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工作內(nèi)容：
1.需求分析：與相關(guān)方溝通，明確項(xiàng)目需求，特別是涉及大語(yǔ)言模型的應(yīng)用場(chǎng)景。評(píng)估大語(yǔ)言模型在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的可行性，提出技術(shù)方案并驗(yàn)證效果。
2.算法研究與實(shí)現(xiàn)：選擇并實(shí)現(xiàn)適合的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化。
3.LLM模型開(kāi)發(fā)與微調(diào)：基于預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型，進(jìn)行領(lǐng)域適配和微調(diào)（Fine-tuning），使用Prompt Engineering優(yōu)化模型輸出。開(kāi)發(fā)基于LLM的多輪對(duì)話(huà)系統(tǒng)、文本分類(lèi)、信息抽取等應(yīng)用模塊。
4.LLM模型部署與優(yōu)化：將大語(yǔ)言模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，支持高并發(fā)、低延遲的推理服務(wù)。優(yōu)化模型推理性能，應(yīng)用量化、蒸餾等技術(shù)降低資源消耗。解決大語(yǔ)言模型在實(shí)際應(yīng)用中的問(wèn)題（如幻覺(jué)、偏見(jiàn)、長(zhǎng)文本處理）。
5.LLM系統(tǒng)集成與創(chuàng)新：將大語(yǔ)言模型與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如GIS、知識(shí)庫(kù)）集成，實(shí)現(xiàn)智能化功能。探索大語(yǔ)言模型與其他AI技術(shù)（如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別）的多模態(tài)融合應(yīng)用。持續(xù)跟蹤大語(yǔ)言模型領(lǐng)域的最新進(jìn)展，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。
6.技術(shù)支持：為團(tuán)隊(duì)提供技術(shù)咨詢(xún)和支持，解決開(kāi)發(fā)過(guò)程中的問(wèn)題。
7.新技術(shù)研究與落地：跟蹤AI的技術(shù)趨勢(shì)，推動(dòng)AI技術(shù)創(chuàng)新在項(xiàng)目中的應(yīng)用。
任職要求：
1.計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語(yǔ)言處理或相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2.有2年及以上自然語(yǔ)言處理或大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有實(shí)際項(xiàng)目落地案例。
3.精通Python編程，熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow）。
4.深入理解大語(yǔ)言模型的原理（如Transformer架構(gòu)、注意力機(jī)制），熟悉主流模型。
5.掌握大語(yǔ)言模型的微調(diào)技術(shù)、RAG（檢索增強(qiáng)生成）、Agent框架和推理優(yōu)化方法（如量化、剪枝）。熟悉Prompt Engineering。
6.掌握大語(yǔ)言模型的應(yīng)用框架（如LangChain、LlamaIndex、Dify）和工具鏈（如Hugging Face、OpenAI API）。
7.對(duì)AI技術(shù)有強(qiáng)烈興趣，能快速學(xué)習(xí)并應(yīng)用最新研究成果。具備良好的溝通能力，能將復(fù)雜技術(shù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值。