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?一、崗位職責(zé)? ?模型開(kāi)發(fā)與優(yōu)化? 1、基于DeepSeek、LLaMA等開(kāi)源大模型，結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行領(lǐng)域適配的微調(diào)訓(xùn)練（如指令微調(diào)、參數(shù)高效微調(diào)等）。 2、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)RAG（檢索增強(qiáng)生成）架構(gòu)，優(yōu)化檢索與生成模塊的協(xié)同效率，提升模型對(duì)政務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜問(wèn)題的響應(yīng)能力。 ?政務(wù)場(chǎng)景解決方案落地? 1、主導(dǎo)或參與政務(wù)領(lǐng)域項(xiàng)目（如財(cái)務(wù)審計(jì)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村監(jiān)督預(yù)警），構(gòu)建垂類大模型應(yīng)用，包括需求分析、數(shù)據(jù)清洗、模型訓(xùn)練及效果評(píng)估。 2、針對(duì)長(zhǎng)文本、多模態(tài)數(shù)據(jù)（如政策文件、審計(jì)報(bào)告）設(shè)計(jì)高效處理方案，提升模型對(duì)結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的理解能力。 ?性能調(diào)優(yōu)與部署? 1、優(yōu)化模型推理性能（如量化、動(dòng)態(tài)批處理），確保高并發(fā)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性與低延遲。 2、推動(dòng)模型在私有化環(huán)境或國(guó)產(chǎn)化算力平臺(tái)的部署，保障數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性。 ?跨部門協(xié)作? 與政務(wù)客戶、產(chǎn)品及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密溝通，提煉技術(shù)需求并輸出可落地的技術(shù)方案。 編寫技術(shù)文檔，提供模型使用指南及效果驗(yàn)證報(bào)告。 ?二、任職要求? 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)，3年以上NLP領(lǐng)域研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 2、熟練掌握PyTorch/TensorFlow框架，具備大模型微調(diào)全流程經(jīng)驗(yàn)（如LoRA/P-Tuning/QLoRA等調(diào)優(yōu)技術(shù)）。 3、熟悉RAG架構(gòu)核心組件（如向量數(shù)據(jù)庫(kù)、召回排序策略），能獨(dú)立完成檢索-生成端到端系統(tǒng)搭建。 4、至少主導(dǎo)過(guò)1個(gè)以上開(kāi)源大模型（如DeepSeek、ChatGLM、InternLM）的完整微調(diào)項(xiàng)目，并實(shí)際應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 5、具備復(fù)雜場(chǎng)景數(shù)據(jù)處理能力（如PDF/表格解析、實(shí)體關(guān)系抽取），熟悉LangChain/LLamaIndex等工具鏈優(yōu)先。 6、邏輯清晰，能快速理解政務(wù)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)并提出技術(shù)解決方案。