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注意：項(xiàng)目制，項(xiàng)目周期10個(gè)月。 崗位描述： 1. 基于大模型和多模態(tài)技術(shù)，研發(fā)面向 NLP 和 CV 場(chǎng)景的自動(dòng)化數(shù)據(jù)合成與標(biāo)注方案 2. 結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)提示工程（Prompt Engineering）、思維鏈（Chain-of-Thought） 等工作流 3. 利用生成式 AI 技術(shù)（如 LLM、Stable Diffusion）進(jìn)行文本/圖像/視頻數(shù)據(jù)增強(qiáng)與合成 4. 開(kāi)發(fā)自動(dòng)化標(biāo)注算法，提升人工標(biāo)注效率，降低人力成本 5. 構(gòu)建標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估體系，量化標(biāo)注結(jié)果可靠性，輔助人工校驗(yàn) 6. 與全棧工程師協(xié)同，將算法模塊集成進(jìn)平臺(tái)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)服務(wù)化部署 任職資格： 必備項(xiàng)（硬性要求）： 1.1年以上工作經(jīng)驗(yàn) 2.精通 PyTorch / Transformers 生態(tài)，熟悉 HuggingFace 工具鏈 3.熟悉 NLP 大模型應(yīng)用，掌握 Prompt Engineering、Few-shot Learning、Chain-ofThought 等技巧 4.在 CV 方向，掌握 YOLO / Detectron2 / Segment Anything 等主流框架，能快速搭建訓(xùn)練推理流程，有多模態(tài)模型 實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)（如 CLIP、BLIP、Flamingo 等） 5.熟悉數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法（一致性檢驗(yàn)、置信度分析、異常值檢測(cè)）有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感性和工程落地能力，能寫(xiě)出可復(fù)用、可維護(hù)的腳本或庫(kù) 6.熟悉 Git、Linux 環(huán)境，具備良好的代碼規(guī)范與文檔能力 加分項(xiàng)： 1.有自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)（如 Label Studio 自動(dòng)標(biāo)注模塊） 2.有數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)歷（如 Diffusion Model 生成圖像、LLM 生成問(wèn)答對(duì)） 3.熟悉模型壓縮、蒸餾、量化、服務(wù)化部署等技術(shù) 4.對(duì)開(kāi)源社區(qū)感興趣，有參與或提交 PR 的經(jīng)歷 5.能閱讀英文論文并快速?gòu)?fù)現(xiàn)核心算法 其他要求： 1.有完整的數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)清洗等全流程經(jīng)驗(yàn) 2.對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型性能、用戶(hù)交互體驗(yàn) 有綜合考慮的能力 3.有強(qiáng)烈的技術(shù)熱情，樂(lè)于分享、愿意參與團(tuán)隊(duì)知識(shí)共建 4.能在快節(jié)奏環(huán)境中高效工作，有良好的溝通和協(xié)作意識(shí) 學(xué)歷不限，但需提供過(guò)往項(xiàng)目成果或代碼倉(cāng)庫(kù)作為能力佐證（如 GitHub、GitLab、個(gè)人博客等）