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崗位職責(zé) 1. 大模型應(yīng)用開發(fā)： ? 負(fù)責(zé)大語言模型（LLM）或跨模態(tài)大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中的需求分析、模型選型與優(yōu)化（如智能客服、知識(shí)問答、文檔理解、自動(dòng)化合規(guī)審核等）； ? 完成模型的微調(diào)（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、評(píng)估與部署，解決領(lǐng)域適配問題。 2. 性能優(yōu)化與工程化： ? 優(yōu)化模型推理效率（如量化、剪枝、蒸餾）及顯存占用，提升服務(wù)吞吐量； ? 設(shè)計(jì)多模型協(xié)同架構(gòu)（如RAG、Agent系統(tǒng)），解決復(fù)雜任務(wù)鏈問題。 3. 技術(shù)研究與創(chuàng)新： ? 了解大模型前沿技術(shù)： 關(guān)注大模型領(lǐng)域的一些前沿技術(shù)（如 MoE 的基本概念、長上下文處理的重要性、多模態(tài)對(duì)齊的基本原理），并思考其在業(yè)務(wù)場景中的潛在應(yīng)用。 ? 構(gòu)建領(lǐng)域數(shù)據(jù)集并進(jìn)行初步訓(xùn)練策略探索： 參與構(gòu)建針對(duì)特定垂直領(lǐng)域的、較小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并嘗試設(shè)計(jì)一些基本的領(lǐng)域適配訓(xùn)練策略。 任職要求 1. 教育背景： ? 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、電子、軟件工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。 2. 技術(shù)基礎(chǔ)： ? 了解主流大模型架構(gòu)（如Transformer、LLaMA、GPT、CLIP），具備提示詞工程優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)； ? 掌握大模型微調(diào)技術(shù)（如SFT、LoRA、QLoRA、Adapter），具備顯存優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（混合精度訓(xùn)練、梯度累積）； ? 熟悉大模型應(yīng)用技術(shù)棧：LangChain/LLamaIndex、向量數(shù)據(jù)庫、評(píng)估工具（MT-Bench、HELM）； ? 使用過Dify/Coze/fastgpt等平臺(tái)，熟悉工作流構(gòu)建、智能體與自定義工具編寫。 3. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)： ? 2年以上NLP/CV算法經(jīng)驗(yàn)，至少1年大模型相關(guān)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)； ? 有至少一個(gè)完整的大模型落地案例（如基于LLM的智能審核系統(tǒng)、智能問答或者多模態(tài)內(nèi)容生成）。 4. 工程能力： ? 熟悉使用模型加速工具（vLLM、DeepSpeed、TensorRT），具備服務(wù)部署經(jīng)驗(yàn)（API封裝、并發(fā)優(yōu)化）； ? 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，能獨(dú)立完成數(shù)據(jù)清洗、訓(xùn)練、評(píng)估全流程。 加分項(xiàng) ? 發(fā)表過高水平LLM相關(guān)論文，或參與開源大模型項(xiàng)目貢獻(xiàn)； ? 具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)。 ? 具備多模態(tài)任務(wù)（文本 圖像/視頻）處理經(jīng)驗(yàn)，或復(fù)雜決策任務(wù)（Agent規(guī)劃、工具調(diào)用）開發(fā)能力。 軟技能要求 1. 問題拆解能力：能將模糊業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)方案（如將“智能合規(guī)審核”拆解為文檔解析 規(guī)則匹配 LLM決策）； 2. 協(xié)作溝通：能與產(chǎn)品、工程團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作，推動(dòng)技術(shù)方案落地； 3. 學(xué)習(xí)與抗壓：適應(yīng)技術(shù)快速迭代，能獨(dú)立攻關(guān)技術(shù)難點(diǎn)。