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崗位職責：
1. 檢索增強生成（RAG）與智能體研發(fā)：參與基于大語言模型（LLM）的智能體開發(fā)，負責從算法設計到模型落地的全過程。
2. 深度學習與工藝優(yōu)化控制：應用深度學習技術實現(xiàn)工藝優(yōu)化與智能控制，提升生產(chǎn)流程的智能化水平和運行效率。
3. 強化學習與多目標優(yōu)化：研究并應用強化學習方法進行多目標優(yōu)化控制，提升智能決策能力和系統(tǒng)魯棒性。
4. 算法研發(fā)與優(yōu)化：在機器學習、深度學習、多模態(tài)學習等領域進行模型設計、性能分析與優(yōu)化。
5. 知識圖譜與大模型應用：結合知識圖譜及大語言模型技術，探索實際業(yè)務場景的創(chuàng)新應用，推動AI項目的持續(xù)迭代。
6. 技術文檔與分享：撰寫技術文檔并進行內部技術交流，提升團隊整體技術水平。
任職要求：
1. 學歷要求：碩士及以上學歷，專業(yè)背景包括通信、自動化、數(shù)學或相關領域。
2. 研究與競賽經(jīng)驗：
- 在頂級會議（頂會）或優(yōu)秀國際期刊發(fā)表過高水平論文者優(yōu)先；
- 參加過知名國際AI競賽并獲得獎項者優(yōu)先。
3. 專業(yè)技能：
- 熟悉機器學習、深度學習基礎理論及主流框架（如TensorFlow、PyTorch等）；
- 熟悉強化學習、多目標優(yōu)化、控制理論及其在智能決策系統(tǒng)中的應用；
- 熟悉知識圖譜、多模態(tài)學習、大模型的訓練、推理和微調；
4. 數(shù)學基礎：扎實的數(shù)學功底（線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、優(yōu)化理論等），能夠將理論知識應用于解決實際問題。
5. 編程能力：精通至少一種編程語言（Python、C++、Java等），具備良好的編碼習慣和工程實現(xiàn)能力。
6. 數(shù)據(jù)處理：具備較強的數(shù)據(jù)清洗、特征工程和數(shù)據(jù)可視化能力。
7. 團隊合作與創(chuàng)新：擁有良好的溝通能力與團隊協(xié)作精神，善于創(chuàng)新并勇于解決復雜挑戰(zhàn)。