崗位職責(zé)：
智能文本解析與結(jié)構(gòu)化(核心業(yè)務(wù)):
D利用 LLM(GPT/DeepSeek/Llama等)結(jié)合傳統(tǒng) NLP 技術(shù)(正則、關(guān)鍵詞提取)，負(fù)責(zé)對(duì)非結(jié)構(gòu)化文檔(如合同等)進(jìn)行高精度的信息抽取、分類和結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換?？诖罱ǜ咝У奈谋绢A(yù)處理工作流，包括:數(shù)據(jù)清洗、去重、分詞、隱私脫敏及 Token 消耗優(yōu)化。
Agent 智能體開發(fā)與編排:
基于 LangChain/AutoGen 等框架開發(fā) AlAgent，設(shè)計(jì)任務(wù)編排(Chain)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜文本任務(wù)的自動(dòng)化拆解。
實(shí)現(xiàn) Agent 的工具調(diào)用(To0l Caling)，讓模型能夠調(diào)用外部 API、查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)或執(zhí)行特定代碼。
效果調(diào)優(yōu)與 RAG:
負(fù)責(zé) Prompt Engineering(提示詞工程)的深度優(yōu)化，通過(guò) CoT(思維鏈)等技巧解決復(fù)雜語(yǔ)義理解問(wèn)題。
搭建輕量級(jí)的 RAG(檢索增強(qiáng)生成)流程，解決長(zhǎng)文本解析中的上下文限制與幻覺問(wèn)題。
(進(jìn)階)針對(duì)特定垂直領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行小規(guī)模的模型微調(diào)(SFT/LORA)以提升特定場(chǎng)景的效果。
工程落地與部署:
負(fù)責(zé)模型服務(wù)的 API化封裝與部署(Docker/FastAPI)，保證接口的響應(yīng)速度和高可用性。 任職要求：
核心硬性要求
1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)，3年以上后端開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，1年以上大模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2. 精通 Python，熟練使用 Pandas/Numpy 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;熟悉 LangChain、Llamalndex 等應(yīng)用開發(fā)框架，有完整的大模型應(yīng)用開發(fā)上線經(jīng)驗(yàn)。
3.掌握至少一種向量數(shù)據(jù)庫(kù)的使用，熟悉RAG架構(gòu)的開發(fā)與優(yōu)化流程。
4.熟悉HTTP接口開發(fā)(如FastAP1、Flask)，掌握J(rèn)SON數(shù)據(jù)處理、API聯(lián)調(diào)技巧，有良好的代碼規(guī)范和文檔習(xí)慣。
5.具備獨(dú)立解決問(wèn)題的能力，能快速定位大模型應(yīng)用中的常見問(wèn)題并給出解決方案。