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前沿模型選型與微調(diào)
針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景評(píng)估LLaMA/Qwen等開源或商用大模型的優(yōu)缺點(diǎn)，完成全參、LoRA、QLoRA、RLHF、DPO 等微調(diào)，使模型在垂直領(lǐng)域達(dá)到上線精度 。

數(shù)據(jù)工程與知識(shí)庫(kù)構(gòu)建
負(fù)責(zé)海量文本/多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集、清洗、去重、配比、指令構(gòu)造、質(zhì)量評(píng)估，并建立可更新版本的知識(shí)庫(kù)或向量索引，為 RAG、Agent 提供檢索底座 。

模型壓縮與推理加速
應(yīng)用量化、剪枝、蒸餾、Flash-Attention、vLLM、TensorRT-LLM、Triton 等方案，在 GPU/昇騰/NPU 上實(shí)現(xiàn) 2-10× 推理加速與顯存壓縮，滿足線上低延遲、高并發(fā)要求 。

應(yīng)用框架與智能體開發(fā)
基于 LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze、AutoGPT 等搭建 Agent，完成多輪對(duì)話、工具調(diào)用 (Tool Calling)、任務(wù)規(guī)劃、意圖路由、工作流編排，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)自動(dòng)化 。

高性能服務(wù)化與部署
使用 Python/FastAPI/Tornado 開發(fā)異步推理服務(wù)，封裝 REST/gRPC 接口；用 Docker+K8s+Helm 做容器化編排，實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布、彈性伸縮、負(fù)載均衡與可觀測(cè)性 。

存儲(chǔ)與檢索系統(tǒng)
設(shè)計(jì) PostgreSQL、Redis、Milvus/Elasticsearch 等混合存儲(chǔ)方案，支持結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)、緩存、向量檢索與關(guān)鍵詞檢索，提高多路召回效率 。

性能監(jiān)控與持續(xù)優(yōu)化
構(gòu)建線上指標(biāo)體系（QPS、Latency、TTFT、TP99、吞吐、GPU 利用率），定位瓶頸并迭代優(yōu)化；通過 A/B 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證業(yè)務(wù)效果（準(zhǔn)確率、轉(zhuǎn)化率、用戶滿意度） 。

技術(shù)跟蹤與內(nèi)部賦能
持續(xù)閱讀頂會(huì)論文（NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP）、跟蹤開源社區(qū)動(dòng)態(tài)，定期輸出技術(shù)報(bào)告與最佳實(shí)踐，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)升級(jí)與知識(shí)共享