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1、負(fù)責(zé)大模型算法的微調(diào)與優(yōu)化，支持產(chǎn)品功能的快速迭代和升級；
2、負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的處理與分析，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和特征提取，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足模型訓(xùn)練的要求；
3、負(fù)責(zé)模型部署與應(yīng)用，將訓(xùn)練好的模型部署到實際應(yīng)用場景中，與產(chǎn)品團(tuán)隊緊密合作，確保模型在實際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性；
4、關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新技術(shù)動態(tài)和研究成果，積極引入新技術(shù)、新方法，推動AI技術(shù)創(chuàng)新和升級。

1、具有5年以上AI算法研發(fā)經(jīng)驗，有成功部署大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型的項目經(jīng)驗；
2、有扎實的編碼能力，并精通java或Python編程語言，熟悉主流AI開源生態(tài)，能夠熟練使用OpenAI-API；
3、熟悉主流大模型的算法和應(yīng)用，包括但不限于DeepSeek、GPT、ChatGLM、Llama 和 Qwen，能夠針對實際業(yè)務(wù)需求設(shè)計適配性的優(yōu)化方案；
4、熟悉Prompt、RAG相關(guān)技術(shù)，熟悉RAG工作流中知識分塊/知識召回/知識精排/推理微調(diào)；
5、對人工智能技術(shù)有強(qiáng)烈的求知欲和熱情，具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自我驅(qū)動力能夠積極參與團(tuán)隊分享、交流與討論。
經(jīng)驗加分項:
有參與過供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)相關(guān)場景的大模型項目經(jīng)驗者優(yōu)先。