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崗位職責(zé) 1、大模型本地化部署與優(yōu)化 -負(fù)責(zé)本地大模型（LLM）的部署、微調(diào)及性能優(yōu)化，結(jié)合自有數(shù)據(jù)庫（用戶信息、生物數(shù)據(jù)等）構(gòu)建檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)。 -設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，包括文本分割、向量化（Embedding）、索引構(gòu)建與高效檢索。 2、場景化功能開發(fā) -開發(fā)特殊場景功能模塊（如計(jì)時(shí)器、鬧鐘、備忘錄、菜譜推薦、語音快捷操作等），實(shí)現(xiàn)用戶需求與系統(tǒng)服務(wù)的無縫銜接。 -優(yōu)化用戶意圖理解能力，提升信息檢索精度及多模態(tài)輸出（文本/圖片/鏈接）的適配性。 3、系統(tǒng)調(diào)優(yōu)與創(chuàng)新 -解決噪聲檢索、上下文推理、索引分片等技術(shù)難點(diǎn)，設(shè)計(jì)查詢重排、過濾及轉(zhuǎn)換策略。 -構(gòu)建支持長對話上下文的聊天引擎，整合實(shí)時(shí)檢索與歷史對話緩存。 4、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作 -與語音交互、應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動大模型能力在終端產(chǎn)品的落地。 任職要求 1、核心技術(shù)能力 -精通大模型技術(shù)棧（如Hugging Face、LangChain），熟悉RAG全流程開發(fā)； -熟練使用向量數(shù)據(jù)庫（Faiss、Milvus等）及檢索優(yōu)化技術(shù)（如分片索引、相似度重排）； -掌握NLP核心技術(shù)：意圖識別、文本生成、多模態(tài)輸出設(shè)計(jì)； -熟悉Python，具備分布式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，了解PyTorch/TensorFlow框架。 2、加分項(xiàng) -有語音交互系統(tǒng)（ASR/TTS）或多模態(tài)大模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)； -主導(dǎo)過開源項(xiàng)目或在頂級會議（ACL、EMNLP等）發(fā)表論文。