崗位職責:
1.負責大模型應用的后端數據管理,包括數據的收集、清洗、存儲、分析和挖掘,確保數據的質量和可用性,為大模型訓練和應用提供堅實的數據基礎;?
2.獨立完成知識庫的搭建與維護,根據業務需求設計知識庫的架構和數據模型,實現知識的高效組織、存儲和檢索,支持智能體的知識調用和推理;
3.進行智能體流程配置,設計和優化智能體與用戶的交互流程,定義智能體的對話邏輯、任務處理流程和狀態轉換規則,確保智能體能夠準確、高效地完成用戶需求;
4.開展提示詞調優工作,針對不同的業務場景和用戶需求,設計和優化提示詞策略,提升大模型的響應準確性、相關性和流暢性,不斷優化用戶體驗;
5.與產品、算法、前端等團隊緊密協作,參與大模型應用的需求分析、方案設計和技術實現,確保項目按時交付并滿足業務目標;
6.關注大模型技術的最新發展動態,研究和引入先進的技術和方法,持續優化大模型應用的性能和功能;
7.編寫相關的技術文檔和開發文檔,記錄開發過程、技術方案和測試結果,為團隊知識共享和后續項目提供參考。
任職要求?:
1.本科及以上學歷,計算機科學與技術、人工智能、軟件工程等相關專業優先;
2.3 年以上大模型應用開發、后端開發或相關領域的工作經驗,有成功的大模型應用項目案例者優先;
3. 具備扎實的后端開發能力,熟練掌握至少一種后端開發語言(如 Python、Java、Go 等),熟悉常用的后端框架和工具(如 Django、Flask、Spring Boot 等);
4.精通數據庫管理技術,包括關系型數據庫(如 MySQL、PostgreSQL)和非關系型數據庫(如 MongoDB、Redis),能夠設計高效的數據庫模型和查詢語句;
5.了解知識庫構建的方法和技術,如知識圖譜、本體論等,有知識庫搭建和管理的實際經驗者優先;
6.具備良好的自然語言處理(NLP)基礎,熟悉提示詞設計和調優的技巧,能夠根據不同場景優化提示詞以提升模型輸出效果;?
7.熟悉 Docker、Kubernetes 等容器化和分布式部署技術,具備大模型應用的部署和運維經驗者優先;
8.具備良好的代碼編寫習慣和問題解決能力,能夠編寫高質量、可維護的代碼,快速定位和解決開發過程中的技術問題;
9.對人工智能和大模型技術有濃厚的興趣,愿意不斷學習和探索新的技術和方法;
10.具備良好的團隊協作能力和溝通能力,能夠與不同團隊成員有效合作,共同推進項目進展;
11.具有較強的責任心和執行力,能夠獨立承擔工作任務,按時完成工作目標。