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一、崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)大模型（如LLM）的開(kāi)發(fā)、優(yōu)化與應(yīng)用落地，包括但不限于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構(gòu)的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的文本生成與知識(shí)檢索能力。 深入?yún)⑴c大模型的微調(diào)（Fine-tuning）工作，根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求，通過(guò)Prompt工程設(shè)計(jì)高效的Prompt模板，提升模型在特定任務(wù)上的性能。 構(gòu)建與維護(hù)知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的高效存儲(chǔ)、檢索與更新，為大模型提供豐富的知識(shí)支持，提升模型的知識(shí)性和準(zhǔn)確性。 使用Python或Java語(yǔ)言進(jìn)行大模型相關(guān)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)工作，包括但不限于模型訓(xùn)練、推理、部署等環(huán)節(jié)。 跟蹤大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)，結(jié)合公司業(yè)務(wù)需求進(jìn)行技術(shù)探索與創(chuàng)新，推動(dòng)大模型技術(shù)在公司業(yè)務(wù)中的應(yīng)用與發(fā)展。 與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，完成大模型項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)任務(wù)，確保項(xiàng)目按時(shí)交付并達(dá)到預(yù)期效果。 二、任職要求 技術(shù)背景 熟練掌握Python或Java編程語(yǔ)言，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和良好的代碼規(guī)范。 深入理解大模型（如Transformer架構(gòu)）的工作原理，具備大模型微調(diào)（Fine-tuning）的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)模型進(jìn)行有效的優(yōu)化。 熟悉RAG開(kāi)發(fā)流程，包括檢索模塊（Retrieval）的設(shè)計(jì)與優(yōu)化、生成模塊（Generation）的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，以及兩者之間的協(xié)同工作。 精通Prompt工程，能夠設(shè)計(jì)高效、精準(zhǔn)的Prompt模板，提升大模型在特定任務(wù)（如文本分類、問(wèn)答系統(tǒng)、文本生成等）上的性能。 具備知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與管理經(jīng)驗(yàn)，熟悉知識(shí)圖譜、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)等知識(shí)存儲(chǔ)技術(shù)，能夠?yàn)榇竽Ｐ吞峁└哔|(zhì)量的知識(shí)支持。 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 至少參與過(guò)一個(gè)完整的大模型應(yīng)用項(xiàng)目落地，能夠獨(dú)立完成從需求分析、模型選型、開(kāi)發(fā)調(diào)試到部署上線的全流程工作。 在項(xiàng)目中成功應(yīng)用RAG架構(gòu)或Prompt工程技術(shù)，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，取得顯著效果。 具備良好的項(xiàng)目管理能力，能夠在有限的時(shí)間內(nèi)高效完成任務(wù)，確保項(xiàng)目按時(shí)交付并達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。 學(xué)習(xí)與溝通能力 對(duì)大模型領(lǐng)域的新技術(shù)、新方法有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握并應(yīng)用到實(shí)際工作中。 具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通能力，能夠與不同背景的團(tuán)隊(duì)成員（如數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)人員等）進(jìn)行有效溝通與協(xié)作，共同推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)展。 學(xué)歷與專業(yè) 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先。 具備相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究背景或項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。 三、加分項(xiàng) 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用與優(yōu)化，具備分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 在大模型領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)成果（如發(fā)表學(xué)術(shù)論文、參與開(kāi)源項(xiàng)目、獲得技術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng)等）者優(yōu)先。 具備自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，熟悉文本挖掘、語(yǔ)義理解等技術(shù)者優(yōu)先。