任職要求：
1、熟練掌握Python,有NLP課程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
2、理解Transformer基礎(chǔ)架構(gòu)(能手寫Attention偽代碼)
3、使用過HuggingFace加載LM進(jìn)行推理；
4、畢業(yè)論文涉及RAG/微調(diào)/知識(shí)庫相關(guān)方向；
5、優(yōu)先考慮： GitHub有200+Star項(xiàng)目或Kaggle及其他類型活動(dòng)中取得前30%以上或在主流技術(shù)社區(qū)(知乎/CSDN)發(fā)布過LLM技術(shù)文章；
6、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能快速掌握新技術(shù)文檔(如LangChain官方教程);將學(xué)術(shù)代碼重構(gòu)為可復(fù)用模塊(如封裝文檔解析類),輸出帶單元測(cè)試的代碼；
崗位職責(zé)：
1、技末調(diào)研：評(píng)估開源LLM模型（ChatGLM/Qwen）在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適配性：測(cè)試向量數(shù)據(jù)庫（ChromaDB/FAISS）的千級(jí)數(shù)據(jù)檢索開發(fā)；
2、原型開發(fā)：使用LangChain搭建最小M化RAG問答系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)PDF/Word文檔解析一文本向量化→檢索問管全流程；
3、模型優(yōu)化：應(yīng)用LoRA技術(shù)對(duì)<7B模型進(jìn)行領(lǐng)域微調(diào)（公司知識(shí)庫/FAQ）：構(gòu)建基礎(chǔ)評(píng)估腳本（回答準(zhǔn)確率/響應(yīng)速度）；
4、工程支持：維護(hù)知識(shí)庫數(shù)據(jù)清洗腳本（Python正則/規(guī)則引擎）：編寫技術(shù)文檔及用戶操作手冊(cè)；
5、Web端程序開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)及部門安排的其他工作。