崗位職責(zé)概述:
1、負(fù)責(zé)公司內(nèi)部業(yè)務(wù)AI場(chǎng)景需求分析、AI應(yīng)用設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)工作。
2、了解目前大模型應(yīng)用技術(shù)方案及能力邊界,Prompt、RAG、Agent、MCP等等。
3、基于企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)流程構(gòu)建AI場(chǎng)景,如AI智能體、RAG知識(shí)庫(kù)等。
4、具備良好的數(shù)據(jù)分析和處理能力,熟悉數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)處理等技術(shù)。
5、深入理解Transformer架構(gòu),自注意力機(jī)制,熟悉LoRA等高效微調(diào)技術(shù),具備分布式訓(xùn)練(多機(jī)多卡)經(jīng)驗(yàn)。
崗位經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰σ螅?
1、至少1年AI平臺(tái)或相關(guān)產(chǎn)品的從業(yè)經(jīng)驗(yàn),熟悉AI Agent和大模型的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。
2、 具備計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景,熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法。
3、熟練掌握Python編程語(yǔ)言,熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
4、對(duì)AI Agent技術(shù)(如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)交互等)和大模型(如GPT、BERT等)有深入理解。
5、出色的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神,能夠協(xié)調(diào)跨部門(mén)資源推動(dòng)項(xiàng)目進(jìn)展。
6、具備較強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力,能夠不斷學(xué)習(xí)和探索新的技術(shù)和方法。