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?一、崗位職責?
?模型開發(fā)與優(yōu)化?
1、基于DeepSeek、LLaMA等開源大模型，結合業(yè)務需求進行領域適配的微調訓練（如指令微調、參數(shù)高效微調等）。
2、設計并實現(xiàn)RAG（檢索增強生成）架構，優(yōu)化檢索與生成模塊的協(xié)同效率，提升模型對政務場景復雜問題的響應能力。
?政務場景解決方案落地?
1、主導或參與政務領域項目（如財務審計、農業(yè)農村監(jiān)督預警），構建垂類大模型應用，包括需求分析、數(shù)據(jù)清洗、模型訓練及效果評估。
2、針對長文本、多模態(tài)數(shù)據(jù)（如政策文件、審計報告）設計高效處理方案，提升模型對結構化/非結構化數(shù)據(jù)的理解能力。
?性能調優(yōu)與部署?
1、優(yōu)化模型推理性能（如量化、動態(tài)批處理），確保高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性與低延遲。
2、推動模型在私有化環(huán)境或國產化算力平臺的部署，保障數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性。
?跨部門協(xié)作?
與政務客戶、產品及業(yè)務團隊緊密溝通，提煉技術需求并輸出可落地的技術方案。
編寫技術文檔，提供模型使用指南及效果驗證報告。
?二、任職要求?
1、本科及以上學歷，計算機科學、人工智能等相關專業(yè)，3年以上NLP領域研發(fā)經驗。
2、熟練掌握PyTorch/TensorFlow框架，具備大模型微調全流程經驗（如LoRA/P-Tuning/QLoRA等調優(yōu)技術）。
3、熟悉RAG架構核心組件（如向量數(shù)據(jù)庫、召回排序策略），能獨立完成檢索-生成端到端系統(tǒng)搭建。
4、至少主導過1個以上開源大模型（如DeepSeek、ChatGLM、InternLM）的完整微調項目，并實際應用于業(yè)務場景。
5、具備復雜場景數(shù)據(jù)處理能力（如PDF/表格解析、實體關系抽取），熟悉LangChain/LLamaIndex等工具鏈優(yōu)先。
6、邏輯清晰，能快速理解政務業(yè)務痛點并提出技術解決方案。