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崗位職責(zé)： 1、承擔(dān)LLM大模型（包含開(kāi)源與非開(kāi)源）的落地開(kāi)發(fā)工作，包括：提示詞工程、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、Agent構(gòu)建、工作流等工作。 2、構(gòu)建基于大模型的對(duì)話機(jī)器人，推動(dòng)大模型的多模態(tài)處理技術(shù)與業(yè)務(wù)端相結(jié)合，直接參與業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造。 3、跟隨前沿技術(shù)，不斷探索并且在醫(yī)療場(chǎng)景落地應(yīng)用。 4、有大模型相關(guān)系統(tǒng)相關(guān)落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 任職要求： 1、有LLM應(yīng)用構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)和優(yōu)化策略，了解社區(qū)GPT項(xiàng)目，如Baichuan、ChatGLM、星火、盤(pán)古、千問(wèn)、InternLM。 2、熟悉使用miniCPM等多模態(tài)模型。 3、熟悉LangChain框架。 4、熟練使用langchain-chatchat、FastGPT等對(duì)話框架平臺(tái)。 5、熟練使用dify等可視化應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)。 6、對(duì)langflow，bisheng，flowise等Agent構(gòu)建器有一定理解。 7、對(duì)向量數(shù)據(jù)庫(kù)有一定了解，如：Pinecone、Milvus、Faiss、pgvector等。 8、熟練使用embedding模型。 9、具備較強(qiáng)的自學(xué)能力、業(yè)務(wù)問(wèn)題分析和解決能力。 10、有醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 11、有其他應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。