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【主要職責】

1. 大模型微調(diào)與優(yōu)化：負責領域大模型的微調(diào)（Fine-Tuning）工作，包括但不限于全參數(shù)微調(diào)、LoRA、QLoRA、P-Tuning等高效微調(diào)技術(shù)，持續(xù)提升模型在特定任務上的表現(xiàn)。
2. 私有小模型的實現(xiàn)與優(yōu)化：負責私有小模型的算法實現(xiàn)和優(yōu)化工作，主要是礦業(yè)和地質(zhì)方向的小模型。
3. RAG算法研究與實現(xiàn)：深入研究并構(gòu)建先進的RAG（檢索增強生成）系統(tǒng)，優(yōu)化包括文本分割（Chunking）、向量化（Embedding）、檢索排序（Re-ranking）、提示工程（Prompt Engineering） 在內(nèi)的全鏈路算法效果。
4. 數(shù)據(jù)體系建設：構(gòu)建和管理高質(zhì)量的指令微調(diào)數(shù)據(jù)集、評估數(shù)據(jù)集和知識庫數(shù)據(jù)，設計數(shù)據(jù)自動化處理與標注方案，持續(xù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動算法效果提升。
5. 模型評估與迭代：建立科學的模型評估體系，設計離線與在線評估方案，監(jiān)控模型線上表現(xiàn)，基于用戶反饋和數(shù)據(jù)洞察持續(xù)迭代優(yōu)化模型和算法策略。
6. 技術(shù)探索與創(chuàng)新：跟蹤學術(shù)界與工業(yè)界最新進展（如Agent、多模態(tài)等），并將有潛力的技術(shù)應用于實際業(yè)務場景，進行概念驗證（POC）和落地實踐。
7. 緊密跨團隊協(xié)作：與后端開發(fā)團隊深度合作，確保算法模型的高效部署和線上服務；與產(chǎn)品經(jīng)理溝通，將業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。

【職位要求】

必備條件：
1. 教育背景：計算機科學、人工智能、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)，碩士及以上學歷（特別優(yōu)秀者可放寬至本科）。
2. 算法基礎：扎實的機器學習/深度學習基礎，熟悉常見的NLP模型（如Transformer, BERT, GPT系列等）和理論。
3. 大模型經(jīng)驗：對大型語言模型（如LLaMA, ChatGLM, GPT等）有深入理解，具備至少一種大模型的實際微調(diào)經(jīng)驗（項目或研究經(jīng)歷）。
4. 編程與工具：熟練掌握Python及主流的深度學習框架（如PyTorch, TensorFlow）。熟悉LangChain、LlamaIndex等應用框架者優(yōu)先。
5. 數(shù)據(jù)處理能力：具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和分析能力，熟練使用Pandas, NumPy等工具，能夠從復雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題并得出結(jié)論。
6. 解決問題能力：具備強大的邏輯思維能力和創(chuàng)造性解決問題的能力，能夠獨立開展實驗，并對結(jié)果進行深入分析。
7. 團隊與溝通：良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠清晰地向工程團隊解釋算法原理和需求。

優(yōu)先考慮：
1. RAG實戰(zhàn)經(jīng)驗：有完整的RAG項目經(jīng)驗，深入?yún)⑴c過檢索器、生成模塊的優(yōu)化，或?qū)ο嚓P組件（如向量數(shù)據(jù)庫）有調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
2. 高級技術(shù)經(jīng)驗：有模型量化（Quantization）、推理加速、Agent應用、多模態(tài)大模型等相關經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 開源貢獻或論文：在頂級會議（ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）發(fā)表過相關論文，或有影響力的開源項目貢獻者優(yōu)先。
4. 工程落地能力：具備一定的工程思維，了解Web服務、API設計、Docker等基本概念，能與開發(fā)團隊順暢協(xié)作。
5. 領域知識：在礦業(yè)、地質(zhì)領域有相關經(jīng)驗。

【我們提供】

?世界級的挑戰(zhàn)：直面全球最前沿的AIGC技術(shù)難題，您的算法工作將是產(chǎn)品的核心競爭力。
?頂尖的團隊：與領域內(nèi)的專家和充滿激情的伙伴共事，享受純粹的技術(shù)氛圍和高效的協(xié)作環(huán)境。
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