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工作職責(zé)： 1.負(fù)責(zé)大模型（如LLM）的開發(fā)、優(yōu)化與應(yīng)用落地，包括但不限于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構(gòu)的開發(fā)與優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的文本生成與知識檢索能力。 2.深入?yún)⑴c大模型的微調(diào)（Fine-tuning）工作，根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求，通過Prompt工程設(shè)計(jì)高效的Prompt模板，提升模型在特定任務(wù)上的性能。 3.構(gòu)建與維護(hù)知識庫，實(shí)現(xiàn)知識的高效存儲、檢索與更新，為大模型提供豐富的知識支持，提升模型的知識性和準(zhǔn)確性。 4.使用Python或Java語言進(jìn)行大模型相關(guān)項(xiàng)目的開發(fā)工作，包括但不限于模型訓(xùn)練、推理、部署等環(huán)節(jié)。 5.跟蹤大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)，結(jié)合公司業(yè)務(wù)需求進(jìn)行技術(shù)探索與創(chuàng)新，推動大模型技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用與發(fā)展。 6.與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，完成大模型項(xiàng)目的開發(fā)任務(wù)，確保項(xiàng)目按時交付并達(dá)到預(yù)期效果。 技能要求： 1. 熟練掌握Python或Java編程語言，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和良好的代碼規(guī)范。 2.理解大模型（如Transformer架構(gòu)）的工作原理，具備大模型微調(diào)（Fine-tuning）的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求對模型進(jìn)行有效的優(yōu)化。 3.熟悉RAG開發(fā)流程，包括檢索模塊（Retrieval）的設(shè)計(jì)與優(yōu)化、生成模塊（Generation）的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，以及兩者之間的協(xié)同工作。 4. 精通Prompt工程，能夠設(shè)計(jì)高效、精準(zhǔn)的Prompt模板，提升大模型在特定任務(wù)（如文本分類、問答系統(tǒng)、文本生成等）上的性能。 5.具備知識庫構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，熟悉知識圖譜、文檔數(shù)據(jù)庫等知識存儲技術(shù)，能夠?yàn)榇竽Ｐ吞峁└哔|(zhì)量的知識支持。 學(xué)習(xí)與溝通能力 1.對大模型領(lǐng)域的新技術(shù)、新方法有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握并應(yīng)用到實(shí)際工作中。 2.具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通能力，能夠與不同背景的團(tuán)隊(duì)成員（如產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)人員等）進(jìn)行有效溝通與協(xié)作。 學(xué)歷與專業(yè) 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先。