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崗位職責(zé)：2.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于大模型的解決方案，如文本生成、對(duì)話系統(tǒng)、知識(shí)問答等。
3.開發(fā)基于大模型的知識(shí)庫構(gòu)建、檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)及相關(guān)應(yīng)用。
4.研究并探索大模型在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的創(chuàng)新性應(yīng)用。
5.與產(chǎn)品、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，完成模型部署和效果評(píng)估
2.工作經(jīng)驗(yàn)：3年以上機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，1年以上大模型應(yīng)用或微調(diào)經(jīng)驗(yàn)。
3.技術(shù)要求：
（1）熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow），具備扎實(shí)的編程能力（Python為主）；
（2）熟悉常見的大模型架構(gòu)（如Transformer、GPT、BERT等），了解其原理和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)；
（3）具備大模型微調(diào)經(jīng)驗(yàn)，熟悉LoRA.P-Tuning、Adapter等微調(diào)技術(shù)；
（4）熟悉提示工程（Prompt Engineering）和少樣本學(xué)習(xí)（Few-shot Learning）；
（5）熟悉大模型的推理優(yōu)化技術(shù)，如量化、剪枝、蒸餾等技術(shù)，能夠優(yōu)化模型性能并降低資源消耗。
（6）熟悉常見的NLP任務(wù)，如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、文本生成、對(duì)話系統(tǒng)等；
（9）熟練使用Java或Python開發(fā)服務(wù)端應(yīng)用。