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核心職責(zé) (Key Responsibilities)
1. 智能體（AI Agent）開發(fā)與構(gòu)建
基于主流大模型開發(fā)能夠自主規(guī)劃、調(diào)用工具、記憶上下文的智能體（Agent）。
設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)RAG（檢索增強(qiáng)生成）架構(gòu)，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫優(yōu)化私有知識(shí)庫的問答與交互體驗(yàn)。
設(shè)計(jì)Prompt Engineering（提示詞工程）及Agent的工作流（Workflow），提升模型在復(fù)雜任務(wù)中的推理與執(zhí)行成功率。
2. 領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ陀?xùn)練（圖像與聲學(xué)）
圖像識(shí)別： 針對(duì)特定業(yè)務(wù)場景（如工業(yè)缺陷檢測、場景分析、人臉/行為識(shí)別等），收集數(shù)據(jù)并獨(dú)立進(jìn)行CV模型的選型、訓(xùn)練、微調(diào)（Fine-tuning）與評(píng)估。
聲學(xué)/語音識(shí)別： 負(fù)責(zé)特定領(lǐng)域的聲紋識(shí)別、異常聲音檢測或語音指令識(shí)別（ASR）模型的訓(xùn)練與優(yōu)化。
負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)到模型訓(xùn)練及轉(zhuǎn)化的全流程。
3. 工程落地與優(yōu)化
將訓(xùn)練好的模型（CV/Audio）與Agent邏輯進(jìn)行端到端整合，封裝為高可用的API或SDK。
負(fù)責(zé)模型在服務(wù)器端或邊緣設(shè)備（Edge Device）上的推理加速與部署（如使用TensorRT, ONNX Runtime等）。
持續(xù)跟蹤AI領(lǐng)域的最新論文與技術(shù)（如Multimodal LLMs），并進(jìn)行復(fù)現(xiàn)與技術(shù)轉(zhuǎn)化。