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崗位職責(zé)： 1.負(fù)責(zé)企業(yè)級數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)，涵蓋數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期管理等。主導(dǎo)實施數(shù)據(jù)治理項目，設(shè)計優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫、監(jiān)控提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，并與團(tuán)隊協(xié)同提供技術(shù)支持與培訓(xùn)。 2.負(fù)責(zé)大模型全流程開發(fā)，包括數(shù)據(jù)集制作、模型微調(diào)、RAG、提示詞工程、Agent開發(fā)、模型評估等全鏈路技術(shù)工作。 3.負(fù)責(zé)AI能力交付，結(jié)合行業(yè)場景，負(fù)責(zé)NLP（自然語言處理）、CV（計算機(jī)視覺）領(lǐng)域的AI開發(fā)，滿足對外項目的AI能力需求。負(fù)責(zé)撰寫AI產(chǎn)品方案，并與交付團(tuán)隊緊密合作，推動大模型應(yīng)用在業(yè)務(wù)場景中的落地實施。 核心經(jīng)驗 擁有2年以上AI研發(fā)或落地經(jīng)驗，參與過至少1個大型AI項目。擁有大語言模型（LLM）或視覺大模型（如目標(biāo)檢測、圖像分割）的落地經(jīng)驗，擁有30B參數(shù)以上模型微調(diào)或Agent應(yīng)用（如智能客服、自動化流程）的落地經(jīng)驗，熟悉模型的微調(diào)、評估與部署優(yōu)化。擁有數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗，了解數(shù)據(jù)治理工具及ETL流程，熟悉數(shù)據(jù)全生命周期管理（采集、清洗、存儲、分析）。 技術(shù)能力 精通至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch、TensorFlow），熟悉Transformer架構(gòu)及其應(yīng)用，熟悉Prompt工程。熟悉訓(xùn)練加速框架（如DeepSpeed、FSDP）及分布式訓(xùn)練優(yōu)化。理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺基本原理，熟悉目標(biāo)檢測、圖像分割等算法。熟練掌握Python/Java等語言，熟悉數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、傳輸及存儲。 個人品質(zhì) 具有良好的邏輯分析能力、表達(dá)能力、文檔編寫能力及跨團(tuán)隊協(xié)作能力，能夠快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)，具備創(chuàng)新精神，能結(jié)合業(yè)務(wù)場景提出技術(shù)解決方案，具有較強的責(zé)任心和執(zhí)行力，能夠承擔(dān)一定的工作壓力。