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1. 崗位職責(zé)： - 負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型在工業(yè)/辦公等多場(chǎng)景下的應(yīng)用算法研究與任務(wù)建模，涵蓋文本生成、指令生成、工單補(bǔ)全等任務(wù)； - 設(shè)計(jì)與優(yōu)化 Prompt，微調(diào)指令類(lèi)模型，提升生成效果的準(zhǔn)確性、可控性與魯棒性； - 搭建并優(yōu)化私域知識(shí)融合的 RAG 系統(tǒng)（Retrieval-Augmented Generation），用于支持企業(yè)內(nèi)部知識(shí)問(wèn)答和任務(wù)自動(dòng)化； - 參與核心算法能力組件化封裝，沉淀可復(fù)用的“原子能力”供業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用； - 跟蹤 AIGC/LLM/多模態(tài)/智能體等領(lǐng)域前沿技術(shù)，參與企業(yè)級(jí)算法方案創(chuàng)新與落地。 2. 任職要求： - 211統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、自然語(yǔ)言處理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)； - 扎實(shí)的 NLP、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，具備大語(yǔ)言模型（LLM）項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； - 熟悉生成式任務(wù)的訓(xùn)練與微調(diào)方法（如LoRA、SFT、RLHF等）； - 熟悉 RAG、知識(shí)圖譜、向量檢索； - 有 Agent 系統(tǒng)相關(guān)理解或項(xiàng)目經(jīng)歷者優(yōu)先； - 有制造業(yè)、辦公類(lèi)產(chǎn)品等行業(yè)場(chǎng)景建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3. 技能要求： - 精通大模型生態(tài)（如 LLaMA、Qwen、DeepSeek等）； - 熟練使用 Huggingface Transformers，掌握 Prompt Tuning、指令微調(diào)技巧； - 掌握 RAG 架構(gòu)、LangChain、向量數(shù)據(jù)庫(kù)（如 FAISS、Milvus）等相關(guān)工具； - 有一定工程實(shí)踐能力，熟悉 Python、PyTorch、FastAPI 等； - 了解知識(shí)圖譜、Agent 調(diào)度機(jī)制、長(zhǎng)文本處理更佳； 4. 加分項(xiàng)： - 有頂會(huì)論文、專(zhuān)利、開(kāi)源項(xiàng)目等產(chǎn)出； - 有工業(yè)AI、數(shù)字人、智能辦公等落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； - 對(duì)智能體通用能力的封裝有過(guò)理論或?qū)嵺`探索。 5. 崗位亮點(diǎn)： - 深度參與生成式AI核心能力研發(fā)，技術(shù)視野領(lǐng)先 - 與產(chǎn)品和工程團(tuán)隊(duì)深度合作，驅(qū)動(dòng)智能體系統(tǒng)創(chuàng)新落地 - 支持原創(chuàng)研究+算法工程并重，鼓勵(lì)探索與沉淀可復(fù)用能力模塊