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崗位職責(zé) 1. 負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型（LLM）在行程規(guī)劃、智能客服等場(chǎng)景的應(yīng)用研發(fā)，包括算法設(shè)計(jì)、模型優(yōu)化及工程化落地； 2. 深入探索LLM與檢索增強(qiáng)生成（RAG）、多智能體（Multi-Agent）系統(tǒng)，提升復(fù)雜場(chǎng)景下的推理與交互能力； 3. 構(gòu)建高效的Multi-Agent協(xié)作框架，設(shè)計(jì)任務(wù)分配、知識(shí)共享與動(dòng)態(tài)決策機(jī)制； 4. 針對(duì)垂直場(chǎng)景進(jìn)行LLM微調(diào)（Fine-tuning）、領(lǐng)域適配與性能優(yōu)化，解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的長(zhǎng)尾問(wèn)題； 5. 跟蹤大模型領(lǐng)域前沿技術(shù)，推動(dòng)技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用。 任職要求： 1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，有NLP/深度學(xué)習(xí)/LLM算法經(jīng)驗(yàn)； 2. 熟練掌握PyTorch/TensorFlow等框架，理解Transformer、BERT、GPT等模型原理，有LLM項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； 3. 熟悉RAG技術(shù)棧（如向量數(shù)據(jù)庫(kù)、檢索排序、上下文增強(qiáng)生成），具備多輪對(duì)話系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 4. 熟悉多智能體（Multi-Agent）協(xié)同架構(gòu)設(shè)計(jì)，有任務(wù)分解、知識(shí)共享、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 5. 具備LLM微調(diào)經(jīng)驗(yàn)，熟悉PEFT、LoRA、RL等微調(diào)方法，具備大模型微調(diào)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 6. 具備工程化落地能力，至少擁有一種后端技術(shù)棧（如Python Flask, Django, Fastapi等）和實(shí)際的工程經(jīng)驗(yàn)。 場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)： 1. 在智能客服、行程規(guī)劃、AI Agent等領(lǐng)域有LLM項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 2. 了解主流Agent、RAG開(kāi)發(fā)框架，如LangChain、AutoGen、Swarm、dify等； 3. 參與過(guò)開(kāi)源LLM相關(guān)項(xiàng)目或貢獻(xiàn)代碼者優(yōu)先。