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崗位職責： 1. 負責大模型（如LLM）的開發、優化與應用落地，包括RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構的開發與優化，實現高質量的文本生成與知識檢索能力。 2. 深入參與大模型的微調（Fine-tuning）工作，通過Prompt工程設計高效的Prompt模板，提升模型在特定任務上的性能。 3. 構建與維護知識庫，實現知識的高效存儲、檢索與更新，為大模型提供豐富的知識支持，提升模型的知識性和準確性。 4. 使用Python或Java語言進行大模型相關項目的開發工作，包括模型訓練、推理、部署等環節。 5. 跟蹤大模型領域的前沿技術，結合公司業務需求進行技術探索與創新，推動大模型技術在業務中的應用與發展。 6. 與團隊成員緊密合作，完成大模型項目的開發任務，確保項目按時交付并達到預期效果。 崗位要求： 1. 熟練掌握Python或Java編程語言，具備扎實的編程基礎和良好的代碼規范。 2. 理解大模型（如Transformer架構）的工作原理，具備大模型微調（Fine-tuning）的實際經驗，能夠根據業務需求對模型進行有效的優化。 3. 熟悉RAG開發流程，包括檢索模塊（Retrieval）的設計與優化、生成模塊（Generation）的訓練與調優，以及兩者之間的協同工作。 4. 精通Prompt工程，能夠設計高效、精準的Prompt模板，提升大模型在特定任務（如文本分類、問答系統、文本生成等）上的性能。 5. 具備知識庫構建經驗，熟悉知識圖譜、文檔數據庫等知識存儲技術，能夠為大模型提供高質量的知識支持。 6. 對大模型領域的新技術、新方法有較強的學習能力，能夠快速掌握并應用到實際工作中。 7. 具備良好的團隊協作精神和溝通能力，能夠與不同背景的團隊成員（如產品經理、業務人員等）進行有效溝通與協作。 8. 計算機科學、人工智能、機器學習等相關專業本科及以上學歷，碩士及以上學歷優先。