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1、深入研究文本處理領(lǐng)域的前沿算法和技術(shù)，如自然語言處理（NLP）中的分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別、情感分析等，結(jié)合大模型技術(shù)，探索適用于業(yè)務(wù)場景的解決方案。
2、基于研究成果，進(jìn)行文本處理算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)，實(shí)現(xiàn)智能化的文本處理能力，如文本分類、信息抽取、文本生成等。
3、負(fù)責(zé)大模型在文本處理任務(wù)中的應(yīng)用，包括模型的選型、微調(diào)、部署等工作，確保大模型能夠高效、準(zhǔn)確地處理文本數(shù)據(jù)。對大模型的性能進(jìn)行評估和優(yōu)化，通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型融合等方法，提高模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和穩(wěn)定性。

4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)智能體的核心功能，使其能夠理解和處理自然語言，與用戶進(jìn)行交互，提供智能服務(wù)。開發(fā)智能體的對話管理模塊，實(shí)現(xiàn)多輪對話、上下文理解、意圖識別等功能，提升智能體的交互體驗(yàn)。
5、使用 Python 語言進(jìn)行算法和模型的代碼實(shí)現(xiàn)，確保代碼的可讀性、可維護(hù)性和高效性。對現(xiàn)有的文本處理系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)和優(yōu)化，及時(shí)修復(fù)系統(tǒng)中出現(xiàn)的問題，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
6、參與團(tuán)隊(duì)的技術(shù)分享和交流活動，分享自己的研究成果和經(jīng)驗(yàn)，提升團(tuán)隊(duì)的整體技術(shù)水平。

任職要求：

1、工作3年以上，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2、熟練掌握 Python 編程語言，熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等。

3、具備扎實(shí)的自然語言處理基礎(chǔ)，熟悉常見的文本處理算法和技術(shù)，如詞向量、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer 等。有大模型（如 GPT、BERT 等）的使用和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，了解大模型的訓(xùn)練和推理過程。
4、掌握數(shù)據(jù)庫知識，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲、查詢和處理。
5、有文本處理類算法和大模型相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，如文本分類、信息抽取、機(jī)器翻譯、智能問答等。參與過智能化系統(tǒng)的能力開發(fā)和優(yōu)化工作，對智能化能力的架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)有一定的了解。
6、具有較強(qiáng)的問題解決能力和邏輯思維能力，能夠獨(dú)立分析和解決復(fù)雜的技術(shù)問題。具備良好的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新精神，能夠快速掌握新的技術(shù)和知識，提出創(chuàng)新性的解決方案。有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通能力，能夠與團(tuán)隊(duì)成員有效合作，共同完成項(xiàng)目目標(biāo)。
7、對自然語言處理和人工智能領(lǐng)域有濃厚的興趣，有持續(xù)學(xué)習(xí)和探索的熱情。有良好的英文閱讀能力，能夠閱讀和理解相關(guān)的英文文獻(xiàn)和技術(shù)文檔。