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崗位要求： 1、專業(yè)背景要求：計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷，碩士優(yōu)先，有扎實的理論基礎(chǔ)。 2、編程技能要求：熟悉或精通Python語言，熟悉常用的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)庫，如Numpy、Pandas、Scikit - learn等；熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch或TensorFlow 。 3、大模型原理與應(yīng)用：深入理解Transformer架構(gòu)及大模型工作原理，熟悉常見開源大模型，如Deepseek、LLaMA等，并具備基于這些模型進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)的經(jīng)驗。 4、知識庫系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)驗：主導(dǎo)或參與過基于大模型的知識庫系統(tǒng)搭建，包括知識抽取、知識融合、知識存儲和知識檢索等環(huán)節(jié)，熟悉知識圖譜構(gòu)建流程和技術(shù)。 5、檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)：熟悉RAG架構(gòu)原理，掌握LangChain、LlamaIndex等RAG框架，能利用這些框架優(yōu)化知識庫系統(tǒng)的檢索和生成能力，提升問答準(zhǔn)確性和相關(guān)性。 6、向量數(shù)據(jù)庫知識：熟悉向量數(shù)據(jù)庫，如Milvus、FAISS、Pinecone等，能夠進(jìn)行向量數(shù)據(jù)的存儲、檢索和管理，理解向量相似度計算原理和優(yōu)化方法。 7、自然語言處理（NLP）技術(shù)：掌握NLP基礎(chǔ)技術(shù)，如分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別、文本分類、文本摘要等，具備將NLP技術(shù)應(yīng)用于知識庫系統(tǒng)的能力。 8、模型優(yōu)化與部署：熟悉模型優(yōu)化技術(shù)，如模型量化、剪枝、蒸餾等，能夠?qū)⒋竽Ｐ透咝Р渴鸬缴a(chǎn)環(huán)境，解決部署過程中的性能、穩(wěn)定性和資源利用問題。 9、溝通協(xié)作與學(xué)習(xí)能力：具備良好的溝通能力和團(tuán)隊協(xié)作精神，能夠與跨部門團(tuán)隊有效合作；有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自我驅(qū)動力，能夠快速掌握新知識和新技術(shù)，跟進(jìn)大模型領(lǐng)域的最新研究成果 。