1. 負(fù)責(zé)開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘、清洗、對(duì)齊等高質(zhì)量數(shù)據(jù)建設(shè)工作，涵蓋多領(lǐng)域數(shù)據(jù)自動(dòng)合成與創(chuàng)意庫(kù)構(gòu)建，為算法模型提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐。
2. 負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注流程設(shè)計(jì)與管理，保障標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與規(guī)范性，支持模型訓(xùn)練與優(yōu)化。
3. 負(fù)責(zé)構(gòu)建算法知識(shí)庫(kù)，沉淀數(shù)據(jù)處理、標(biāo)注。
4. 負(fù)責(zé)對(duì)大模型（LLM）的微調(diào)（Fine-tuning）、訓(xùn)練及性能優(yōu)化，滿足特定業(yè)務(wù)需求。
5. 負(fù)責(zé)訓(xùn)推一體流程搭建，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練、推理部署的高效銜接與優(yōu)化。
6. 總結(jié)模型測(cè)評(píng)體系設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，能從性能、效率等多維度評(píng)估模型并提出優(yōu)化策略。
7. 負(fù)責(zé)大模型的智能體（Agent）架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，推動(dòng) Agent 技術(shù)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。
8. 負(fù)責(zé)智能體全鏈路技術(shù)方案設(shè)計(jì)，智能體在多模態(tài)領(lǐng)域（NLP、CV 等）的融合應(yīng)用，提升智能體的理解、生成、編輯和控制等關(guān)鍵能力。

二、崗位任職要求（工作經(jīng)驗(yàn)、技能要求）

1. 精通Python，熟練使用scikit-learn、NumPy、PyTorch 等機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)框架和庫(kù)。
2. 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉主流模型架構(gòu)與訓(xùn)練方法，了解學(xué)術(shù)界與工業(yè)界最新進(jìn)展。
3. 5年以上自然語(yǔ)言處理（NLP）相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟練掌握NLP基礎(chǔ)理論和方法，對(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、大模型微調(diào)（Fine-tuning）有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，對(duì)各種NLP技術(shù)路線有深刻認(rèn)識(shí)。
4. 具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析和解決問(wèn)題能力，思路敏捷，富有創(chuàng)意，能創(chuàng)造性地解決實(shí)際復(fù)雜問(wèn)題。
5. 具備優(yōu)秀的組織協(xié)調(diào)和溝通能力，能清晰闡述技術(shù)方案并與跨職能團(tuán)隊(duì)有效協(xié)作。
6. 具有基于大模型（LLM）的智能體（Agent）系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
7. 具有計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）、多模態(tài)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
8. 具有電網(wǎng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)或人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。