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崗位職責(zé) 1）模型開發(fā)與優(yōu)化： 熟練掌握Python及AI相關(guān)庫（如NumPy/Pandas/Hugging Face），精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉分布式訓(xùn)練與推理工具鏈（DeepSpeed/ Megatron）； 2）提示詞與RAG系統(tǒng) 深入理解提示詞工程（Prompt Engineering），能通過工具鏈優(yōu)化生成內(nèi)容的可控性、準確性； 搭建并優(yōu)化RAG系統(tǒng)，集成多模態(tài)數(shù)據(jù)源與向量數(shù)據(jù)庫（如FAISS/Milvus），改進檢索-生成協(xié)同邏輯，提升專業(yè)領(lǐng)域問答的實時性與相關(guān)性。 3）AI應(yīng)用落地： 基于開發(fā)平臺（如Dify/阿里云百煉）實現(xiàn)AI應(yīng)用工作流編排，設(shè)計模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的API接口，支持安全領(lǐng)域復(fù)雜場景的AI能力組合調(diào)用。 崗位要求 1）計算機、人工智能、大數(shù)據(jù)等理工類專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷，有MLLM、LLM項目交付經(jīng)驗的優(yōu)先（并可放寬至本科），對AI技術(shù)研究與安全領(lǐng)域應(yīng)用有濃厚興趣； 2）熟練掌握Python/Java/C++至少一門語言，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，具備扎實的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計能力； 3）熟悉RAG技術(shù)棧（LangChain/Llamalndex），掌握文本分塊（Text Chunking）、向量化（Embeddings）、相似度檢索（如Cosine/ANN）等核心模塊； 4）了解主流大模型架構(gòu)（如Llama3/Qwen/GPT-4）及部署優(yōu)化流程（模型量化/服務(wù)化封裝）； 5）有AI工程化經(jīng)驗（模型部署/Finetune/RAG落地）經(jīng)驗者優(yōu)先考慮； 6）熟悉模型壓縮（量化/剪枝）、分布式訓(xùn)練等技術(shù)者優(yōu)先考慮； 7）責(zé)任心強，學(xué)習(xí)能力突出、具備良好的溝通協(xié)作能力和自驅(qū)力。 加分項 1）熟悉多模態(tài)大模型（MLLM）或Agent框架開發(fā)； 2）有云原生（Kubernetes/Docker）或高性能計算（CUDA/MPI）經(jīng)驗； 3）對安全領(lǐng)域（如內(nèi)容風(fēng)控、隱私保護）有落地經(jīng)驗； 4）在NLP頂會（ACL/EMNLP）或開源項目中有貢獻者優(yōu)先。