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工作職責(zé): 一、大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)與優(yōu)化 1、負(fù)責(zé)大模型(如GPT、LLaMA、ChatGLM等)在知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、智能問(wèn)答、代碼生成等場(chǎng)景的應(yīng)用開(kāi)發(fā)，設(shè)計(jì)高效、可靠的系統(tǒng)架構(gòu)。 2、優(yōu)化大模型性能，解決推理延遲、資源占用高、長(zhǎng)文本處理等技術(shù)難點(diǎn)，提升用戶體驗(yàn)。 3、結(jié)合業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)Prompt工程、模型微調(diào)(Fine-tuning)、RAG(檢索增強(qiáng)生成)等方案。 二、場(chǎng)景落地與工程化 1、主導(dǎo)或參與大模型在保險(xiǎn)、醫(yī)療領(lǐng)域的場(chǎng)景落地，包括知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)、代碼助手工具、多輪對(duì)話系統(tǒng)等。 2、實(shí)現(xiàn)大模型與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深度結(jié)合，構(gòu)建數(shù)據(jù)清洗、向量化檢索、結(jié)果后處理等全鏈路能力。 三、技術(shù)預(yù)研與創(chuàng)新 1、跟蹤大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)(如Agent、多模態(tài)模型壓縮等)，探索其在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用可能性。 2、針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)定制化工具鏈或中間件，提升開(kāi)發(fā)效率。 四、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與交付 1、與算法團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品經(jīng)理緊密合作，推動(dòng)技術(shù)方案的高質(zhì)量交付。 2、編寫(xiě)技術(shù)文檔，輸出最佳實(shí)踐，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升。 崗位要求: 一、基礎(chǔ)要求 1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷，1-3年應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 2、扎實(shí)的編程能力，精通Python，熟悉C++/Java/Go等至少一門(mén)語(yǔ)言，熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境。 二、技術(shù)能力 1、熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch/TensorFlow)，具備大模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署經(jīng)驗(yàn)， 2、熟悉LangChain、Llamalndex等大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架，或類(lèi)似工具的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 3、熟悉大模型相關(guān)技術(shù)棧，如向量數(shù)據(jù)庫(kù)(MilvusFAISS)、分布式推理、模型量化等。 4、有檢索增強(qiáng)(RAG)、模型壓縮(LORA、QLORA)、Agent開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 三、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 1、必須:主導(dǎo)或深度參與過(guò)至少1個(gè)大模型場(chǎng)景落地項(xiàng)目(如知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、智能客服、代碼生成工具等)，有實(shí)際應(yīng)用產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 2、熟悉大模型應(yīng)用全流程開(kāi)發(fā)，包括數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)優(yōu)、服務(wù)部署、效果評(píng)估等環(huán)節(jié)。