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崗位職責
1. 大模型應用開發(fā)：
? 負責大語言模型（LLM）或跨模態(tài)大模型在實際業(yè)務場景中的需求分析、模型選型與優(yōu)化（如智能客服、知識問答、文檔理解、自動化合規(guī)審核等）；
? 完成模型的微調(diào)（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、評估與部署，解決領域適配問題。
2. 性能優(yōu)化與工程化：
? 優(yōu)化模型推理效率（如量化、剪枝、蒸餾）及顯存占用，提升服務吞吐量；
? 設計多模型協(xié)同架構(gòu)（如RAG、Agent系統(tǒng)），解決復雜任務鏈問題。
3. 技術研究與創(chuàng)新：
? 了解大模型前沿技術： 關注大模型領域的一些前沿技術（如 MoE 的基本概念、長上下文處理的重要性、多模態(tài)對齊的基本原理），并思考其在業(yè)務場景中的潛在應用。
? 構(gòu)建領域數(shù)據(jù)集并進行初步訓練策略探索： 參與構(gòu)建針對特定垂直領域的、較小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并嘗試設計一些基本的領域適配訓練策略。
任職要求
1. 教育背景：
? 本科及以上學歷，計算機、電子、軟件工程、數(shù)學等相關專業(yè)優(yōu)先。
2. 技術基礎：
? 了解主流大模型架構(gòu)（如Transformer、LLaMA、GPT、CLIP），具備提示詞工程優(yōu)化經(jīng)驗；
? 掌握大模型微調(diào)技術（如SFT、LoRA、QLoRA、Adapter），具備顯存優(yōu)化經(jīng)驗（混合精度訓練、梯度累積）；
? 熟悉大模型應用技術棧：LangChain/LLamaIndex、向量數(shù)據(jù)庫、評估工具（MT-Bench、HELM）；
? 使用過Dify/Coze/fastgpt等平臺，熟悉工作流構(gòu)建、智能體與自定義工具編寫。
3. 項目經(jīng)驗：
? 2年以上NLP/CV算法經(jīng)驗，至少1年大模型相關項目實戰(zhàn)經(jīng)驗；
? 有至少一個完整的大模型落地案例（如基于LLM的智能審核系統(tǒng)、智能問答或者多模態(tài)內(nèi)容生成）。
4. 工程能力：
? 熟悉使用模型加速工具（vLLM、DeepSpeed、TensorRT），具備服務部署經(jīng)驗（API封裝、并發(fā)優(yōu)化）；
? 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，能獨立完成數(shù)據(jù)清洗、訓練、評估全流程。
加分項
? 發(fā)表過高水平LLM相關論文，或參與開源大模型項目貢獻；
? 具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化的經(jīng)驗。
? 具備多模態(tài)任務（文本+圖像/視頻）處理經(jīng)驗，或復雜決策任務（Agent規(guī)劃、工具調(diào)用）開發(fā)能力。
軟技能要求
1. 問題拆解能力：能將模糊業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為可落地的技術方案（如將“智能合規(guī)審核”拆解為文檔解析+規(guī)則匹配+LLM決策）；
2. 協(xié)作溝通：能與產(chǎn)品、工程團隊高效協(xié)作，推動技術方案落地；
3. 學習與抗壓：適應技術快速迭代，能獨立攻關技術難點。