崗位職責(zé):
1.智能體系統(tǒng)開發(fā)
基于LLM(如Qwen、DS等)和開發(fā)框架(LangChain、LlamaIndex),設(shè)計并實現(xiàn)多模態(tài)智能體系統(tǒng),涵蓋行為邏輯設(shè)計、交互規(guī)則制定及工具調(diào)用管理。
構(gòu)建多Agent協(xié)同工作流,支持復(fù)雜任務(wù)拆解、信息聚合與決策優(yōu)化(如調(diào)研報告生成、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析)。
2. RAG與知識增強(qiáng)技術(shù)
搭建端到端RAG流程,實現(xiàn)文檔、表格等異構(gòu)數(shù)據(jù)的語義接入、向量化檢索及結(jié)果重排序,提升問答系統(tǒng)準(zhǔn)確率。
優(yōu)化Embedding模型與檢索策略,結(jié)合知識圖譜增強(qiáng)智能體的推理能力。
3. 模型訓(xùn)練與優(yōu)化
負(fù)責(zé)大模型微調(diào)(全參數(shù)/LoRA/P-tuning)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)對齊(PPO/DPO)及多模態(tài)對齊實驗,提升智能體在垂直領(lǐng)域的適應(yīng)性和可控性。
設(shè)計Prompt工程體系,開發(fā)可調(diào)試的提示詞模板,優(yōu)化模型輸出穩(wěn)定性。
4.工程落地與性能保障
完成智能體系統(tǒng)集成、部署及性能監(jiān)控,解決推理延遲、并發(fā)負(fù)載等生產(chǎn)環(huán)境問題。
推動模型輕量化(量化、剪枝)與邊緣部署,確保高可用性與低資源消耗。
與產(chǎn)品、后端團(tuán)隊協(xié)作,將算法封裝為可調(diào)用服務(wù),支持商業(yè)化落地。
崗位要求:
1)具備2年以上相關(guān)工作經(jīng)驗,掌握扎實的計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)知識,熟悉AI算法工程領(lǐng)域的主流技術(shù)和工具。
2)擁有良好的學(xué)習(xí)和自我驅(qū)動能力,能快速掌握新知識、緊跟行業(yè)發(fā)展趨勢,提升專業(yè)素養(yǎng)。
3)交付成果需準(zhǔn)確,符合技術(shù)規(guī)范,問題解決及時,優(yōu)化效果顯著。
4)與團(tuán)隊溝通高效,積極參與項目各環(huán)節(jié),向客戶清晰解釋關(guān)鍵信息。
5)為項目上線后提供持續(xù)技術(shù)支持,保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行,根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行功能擴(kuò)展和優(yōu)化。
6)嚴(yán)格遵守數(shù)據(jù)安全和保密規(guī)定,防止數(shù)據(jù)泄露等問題。
7)能接受項目出差