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崗位職責(zé)：
1. 參與大模型技術(shù)研究與學(xué)習(xí)，（如Transformer架構(gòu)、Prompt Engineering、RLHF等）
2. 協(xié)助大模型的部署優(yōu)化，包括模型量化、分布式推理、服務(wù)化部署（Hugging Face/DeepSpeed等工具鏈實(shí)踐）
3. 支持大模型訓(xùn)練全流程，涵蓋數(shù)據(jù)清洗、分布式訓(xùn)練加速、模型微調(diào)（LoRA/P-Tuning等參數(shù)高效方法）
4. 探索大模型應(yīng)用場(chǎng)景，參與構(gòu)建行業(yè)垂直領(lǐng)域智能體（如Agent系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答等）
5. 完成技術(shù)文檔沉淀與知識(shí)分享，協(xié)助團(tuán)隊(duì)構(gòu)建技術(shù)資產(chǎn)
任職要求：
1.985、211在校學(xué)生優(yōu)先考慮，持續(xù)6個(gè)月；
2.熟悉OpenWebUI、Langchain等項(xiàng)目，能夠部署、修改；
3.熟練掌握至少一種編程語(yǔ)言，如Python（最常見(jiàn)，包括numpy、pandas、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow等庫(kù)的使用），或C++等；
4.掌握深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，理解Transformer/BERT/GPT等模型架構(gòu)，有Hugging Face庫(kù)使用經(jīng)驗(yàn)加分；
5.熟悉RAG技術(shù)；有基于Rag構(gòu)建垂直領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6.熟悉MCP協(xié)議、A2AI協(xié)議，有MCP服務(wù)器構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7.熟悉vllm、llama.cpp等模型推理框架，有模型量化、分布式推理、服務(wù)化部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
8.具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠有效溝通，積極解決技術(shù)難題。