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崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)文本與多模態(tài)大模型技術(shù)落地及優(yōu)化，依數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方案。優(yōu)化大模型數(shù)據(jù)處理效果，推動(dòng)多模態(tài)模型場(chǎng)景應(yīng)用，通過(guò)參數(shù)調(diào)優(yōu)保障模型質(zhì)量與穩(wěn)定性。?
2、 負(fù)責(zé) AI 智能體應(yīng)用的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，結(jié)合數(shù)據(jù)產(chǎn)品特性，運(yùn)用 LangChain/LangGraph實(shí)現(xiàn)智能體數(shù)據(jù)/圖數(shù)據(jù)的處理規(guī)劃、管理與分析，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和處理流程，提升產(chǎn)品的數(shù)據(jù)自主智能處理能力。?
3、使用 RAG(含GraphRAG) 構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)的知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)方案，提升產(chǎn)品的業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和完整性，為數(shù)據(jù)產(chǎn)品的智能問(wèn)答、數(shù)據(jù)分析等功能提供有力支持。
4、結(jié)合數(shù)據(jù)產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景和用戶需求，設(shè)計(jì)和優(yōu)化提示詞工程，提升 AI 模型在數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的性能表現(xiàn)和應(yīng)用效果，滿足用戶的實(shí)際使用需求。?
5、運(yùn)用模型量化、剪枝、蒸餾及分布式推理等模型加速技術(shù)，對(duì)模型結(jié)構(gòu)與計(jì)算流程進(jìn)行深度優(yōu)化，顯著提升模型在線服務(wù)的吞吐性能。?
6、編寫技術(shù)研究相關(guān)文檔，包括技術(shù)設(shè)計(jì)相關(guān)文檔、關(guān)鍵技術(shù)研究相關(guān)文檔。?
任職要求：
1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；
2、精通 Python 編程語(yǔ)言，熟悉 PyTorch 、Transformers及常用科學(xué)計(jì)算庫(kù)（numpy、scipy、pandas等），能夠熟練運(yùn)用框架進(jìn)行模型的訓(xùn)練、部署和優(yōu)化。
3、熟練掌握 Transformer 架構(gòu)、注意力機(jī)制等文本大模型核心技術(shù)，具備主流大模型的真實(shí)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，有經(jīng)驗(yàn)基于業(yè)務(wù)需求進(jìn)行模型微調(diào)、蒸餾及輕量化部署；
4、熟悉 AI 智能體應(yīng)用開(kāi)發(fā)，掌握 LangChain/LangGraph 等工具，為大規(guī)模數(shù)據(jù)等場(chǎng)景提供過(guò)針對(duì)性優(yōu)化智能體任務(wù)規(guī)劃和處理流程，并實(shí)際提升了數(shù)據(jù)高效自主智能總結(jié)能力。
5、具備豐富的 RAG（含 GraphRAG）技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)（文檔解析、向量表示、知識(shí)排序），熟知原理，為數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供過(guò)針對(duì)性知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)方案并取得包括專業(yè)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和完整性等方面的實(shí)際成效。