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1、負責多模態(tài)數(shù)據(jù)的標注與清洗，結合應用場景提煉特征標簽，優(yōu)化數(shù)據(jù)結構化流程，確保數(shù)據(jù)質量符合模型訓練需求。
2、使用機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch等）進行模型訓練，參與領域專用模型的迭代優(yōu)化。分析訓練結果，通過調整算法參數(shù)提升模型準確率。
3、梳理業(yè)務流程與需求，設計AI模型應用場景，針對高頻問題優(yōu)化模型輸出，推動模型落地與效果驗證。
4、跟蹤AI技術前沿（如大模型微調、多模態(tài)訓練），探索新技術在業(yè)務場景中的應用，提升模型性能與用戶體驗。
5、構建模型訓練、測試、部署的自動化流程，保障迭代效率，設計模型性能監(jiān)控體系。
6、負責本地化知識庫全生命周期管理，包括知識沉淀、結構化加工、檢索模型優(yōu)化及用戶反饋迭代，定期輸出知識庫使用報告，指導業(yè)務部門補充知識資產(chǎn)。
7、結合NLP技術（如語義匹配、向量檢索）優(yōu)化檢索策略，提升準確率與召回率。訓練領域專用檢索模型，迭代模型參數(shù)。
8、深入理解業(yè)務需求，針對不同場景設計定制化提示詞模板，結合用戶畫像和使用場景，優(yōu)化提示詞的引導邏輯（如多輪對話策略、追問機制等），針對大語言模型設計高效提示詞框架。
9、深度參與產(chǎn)品開發(fā)全流程，包括需求分析、原型設計、開發(fā)聯(lián)調、測試驗證及上線驗收，確保產(chǎn)品質量與穩(wěn)定性。