一、崗位職責(zé)
1. 大模型應(yīng)用創(chuàng)新:針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈場(chǎng)景,如市場(chǎng)行情預(yù)測(cè)、供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、物流路徑規(guī)劃等,自主選型并運(yùn)用主流大模型(如GPT、文心一言等)進(jìn)行定制化開發(fā)。利用Prompt工程優(yōu)化模型輸出,構(gòu)建知識(shí)圖譜以提升模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域知識(shí)的理解與應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)智能問答、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、趨勢(shì)分析等功能。
2. BI系統(tǒng)全流程搭建:從需求調(diào)研出發(fā),設(shè)計(jì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈專屬的BI架構(gòu)。整合銷售、庫(kù)存、物流、采購(gòu)等多源數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)清洗、ETL過程,搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。運(yùn)用Tableau、PowerBI等工具開發(fā)交互式儀表盤與可視化報(bào)表,為業(yè)務(wù)部門提供直觀、高效的數(shù)據(jù)洞察。
3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持:結(jié)合大模型分析結(jié)果與BI數(shù)據(jù),建立數(shù)學(xué)模型與算法,如時(shí)間序列預(yù)測(cè)、回歸分析等,為農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)提供決策建議,如采購(gòu)量預(yù)測(cè)、庫(kù)存優(yōu)化方案等。持續(xù)與業(yè)務(wù)部門溝通,根據(jù)反饋優(yōu)化分析模型與維度,確保數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。
二、任職要求
1. 技術(shù)能力
- 大模型相關(guān):熟悉多種主流大模型原理及應(yīng)用,有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) ,掌握模型調(diào)用、微調(diào)、Prompt優(yōu)化等技術(shù)。熟練使用Python,熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架(如PyTorch、TensorFlow ),了解Hugging Face生態(tài)工具。
- BI技能:熟練運(yùn)用Tableau、PowerBI等BI工具,具備數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)、報(bào)表開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。精通SQL,能處理復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢;熟悉ETL工具(如Kettle )或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)(如Hive )。
- 通用技術(shù):熟悉大數(shù)據(jù)處理框架(如Hadoop、Spark ),具備API開發(fā)能力(如Flask、FastAPI ),了解云平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)。
2. 領(lǐng)域與項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn):具備大模型應(yīng)用或BI系統(tǒng)從0到1落地經(jīng)驗(yàn),能獨(dú)立完成需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)與項(xiàng)目交付。
3. 軟性能力:邏輯思維清晰,具備快速學(xué)習(xí)能力,能適應(yīng)創(chuàng)業(yè)公司的快節(jié)奏和業(yè)務(wù)變化。有優(yōu)秀的溝通能力,能將技術(shù)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值,推動(dòng)跨部門協(xié)同。
三、職位福利:五險(xiǎn)一金、餐補(bǔ)、周末雙休,法定節(jié)假日休息,年假,出差補(bǔ)貼,定期團(tuán)建