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一、核心崗位職責(zé) 大語言模型本地化部署與優(yōu)化 負(fù)責(zé)DeepSeek-R等大模型的本地化部署，設(shè)計(jì)GPU資源分配策略與推理加速方案； 開發(fā)模型壓縮技術(shù)（如量化、剪枝）及顯存優(yōu)化方案，降低硬件資源消耗； 實(shí)現(xiàn)模型服務(wù)API封裝，支持高并發(fā)低延遲的知識檢索與生成場景。 知識庫數(shù)據(jù)建模與算法開發(fā) 構(gòu)建知識抽取算法：基于NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化文本的實(shí)體關(guān)系抽取、知識三元組生成及知識圖譜構(gòu)建； 設(shè)計(jì)知識表示與存儲方案：結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）與向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus）優(yōu)化多模態(tài)知識存儲結(jié)構(gòu)； 開發(fā)知識增強(qiáng)算法：通過RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)提升大模型在垂直領(lǐng)域的準(zhǔn)確性。 數(shù)據(jù)工程與模型訓(xùn)練 主導(dǎo)自有數(shù)據(jù)清洗與增強(qiáng)：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則、異常檢測算法及數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略（如對抗訓(xùn)練）； 開發(fā)持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制：結(jié)合主動學(xué)習(xí)（Active Learning）優(yōu)化模型迭代效率，減少人工標(biāo)注成本； 構(gòu)建自動化訓(xùn)練流水線：集成PyTorch/TensorFlow框架實(shí)現(xiàn)分布式訓(xùn)練與超參數(shù)調(diào)優(yōu)。 系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)與監(jiān)控 設(shè)計(jì)模型性能評估指標(biāo)：包括響應(yīng)延遲、知識召回率、生成內(nèi)容合規(guī)性等； 實(shí)現(xiàn)算法模塊的代碼級優(yōu)化：通過CUDA加速、多線程編程提升計(jì)算效率； 開發(fā)監(jiān)控告警系統(tǒng)：實(shí)時跟蹤模型推理異常（如幻覺生成、知識沖突）并觸發(fā)自修復(fù)機(jī)制。 二、任職資格要求 技術(shù)能力 學(xué)歷與專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，博士優(yōu)先； 編程能力：精通Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，具備CUDA開發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 算法經(jīng)驗(yàn)： 熟悉大模型微調(diào)技術(shù)（如LoRA、P-Tuning）及本地化部署方案； 掌握NLP核心技術(shù)（如BERT預(yù)訓(xùn)練、文本摘要、實(shí)體鏈接）； 具備知識圖譜構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)（如Neo4j、DGL）。 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 主導(dǎo)過知識庫系統(tǒng)、問答系統(tǒng)或企業(yè)級搜索項(xiàng)目開發(fā)； 有處理TB級結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)； 熟悉RAG、向量檢索等增強(qiáng)生成技術(shù)者優(yōu)先。 軟性素質(zhì) 具備跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能與產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師協(xié)同定義技術(shù)方案； 對技術(shù)趨勢敏感，持續(xù)跟蹤LangChain、LlamaIndex等開源工具生態(tài)。