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[崗位職責(zé)]
1、大模型應(yīng)用開發(fā)與調(diào)優(yōu)： 參與基于開源或商用大模型（如Qwen、Deepseek等大模型）與智能體平臺的應(yīng)用層開發(fā)，進行提示工程、微調(diào)或上下文學(xué)習(xí)以優(yōu)化特定任務(wù)效果。
2、參與大模型智能體產(chǎn)品研發(fā)： 參與基于大語言模型（LLM）的智能體（Agent）系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)與優(yōu)化，涉及任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶管理、自主決策等能力。
3、數(shù)據(jù)處理與RAG知識構(gòu)建： 負責(zé)智能體和RAG系統(tǒng)所需的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（文本、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等）的清洗、處理、向量化、召回排序及知識庫構(gòu)建。
4、代碼編寫與文檔： 編寫清晰、高效的代碼，撰寫技術(shù)文檔，記錄實驗過程和系統(tǒng)設(shè)計。
[任職要求]
1、學(xué)歷專業(yè)： 計算機科學(xué)、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、電子信息工程等相關(guān)專業(yè)在讀碩士研究生。
2、編程基礎(chǔ)： 熟練掌握Python編程語言，具備良好的編程習(xí)慣和扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法基礎(chǔ)。
3、機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)： 熟悉機器學(xué)習(xí)（尤其是深度學(xué)習(xí)）的基本概念、理論和常用模型，深入理解Transformer架構(gòu)。
4、大模型基礎(chǔ)： 對大型語言模型（LLM）的基本原理、技術(shù)范式（預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、提示工程、RAG）有清晰的理解和濃厚的興趣。
5、框架熟悉度： 了解至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch）進行模型開發(fā)。了解vllm、Sglang、transformer等大模型部署框架。
6、工具與平臺： 掌握Linux開發(fā)環(huán)境，掌握使用docker等容器技術(shù)。
7、數(shù)據(jù)處理能力： 具備良好的數(shù)據(jù)處理敏感性也業(yè)務(wù)需求感知能力，具備良好的數(shù)據(jù)分析能力，熟悉Pandas, NumPy等庫。
8、解決問題能力： 具備較強的邏輯思維能力、分析問題和解決問題的能力。
9、學(xué)習(xí)能力與主動性： 對AI前沿技術(shù)（特別是大模型相關(guān)）有強烈熱情，學(xué)習(xí)能力強，樂于鉆研新技術(shù)，積極主動，有良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。
[加分項]
1、碩士就讀期間研究方向與智能體或RAG相關(guān)的，或發(fā)表過相關(guān)論文的。
2、有使用智能體框架（如LangChain, Dify等）應(yīng)用構(gòu)建的實際項目經(jīng)驗的。
3、構(gòu)建聊天機器人、智能助手或知識問答系統(tǒng)相關(guān)項目經(jīng)驗，理解并實踐過檢索增強生成（RAG）的核心流程的。
4、熟悉主流開源大模型（如 GLM，Qwen，Deepseek等）的使用或原理。
5、有結(jié)構(gòu)化信息提?。麑嶓w識別、關(guān)系抽取、實體關(guān)系三元組提取、知識圖譜）相關(guān)實踐經(jīng)驗的。
6、具備良好的英文文獻閱讀能力，能跟蹤領(lǐng)域最新論文（Arxiv, ACL, EMNLP, ICLR等）。