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①碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、遙感相關(guān)專業(yè)；3年以上NLP/LLM研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，完整參與過(guò)LLM項(xiàng)目全流程；熟悉Prompt Engineering、LoRA/P-tuning等優(yōu)化方法,熟練使用PyTorch、DeepSpeed等訓(xùn)練框架；掌握LangChain、LlamaIndex等LLM應(yīng)用框架和服務(wù)化部署；具備以下至少一項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)：地理信息/遙感領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建、多模態(tài)（文本+影像）模型開(kāi)發(fā)、專業(yè)領(lǐng)域模型微調(diào)。
②設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于大語(yǔ)言模型的專業(yè)應(yīng)用：自然語(yǔ)言交互式遙感分析系統(tǒng)、智能報(bào)告生成與數(shù)據(jù)解讀、知識(shí)問(wèn)答與決策支持等。研發(fā)面向遙感與地信領(lǐng)域的專業(yè)大模型：構(gòu)建遙感知識(shí)增強(qiáng)的領(lǐng)域LLM、開(kāi)發(fā)多模態(tài)（影像+文本）地理空間理解模型等。解決LLM在專業(yè)領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)：優(yōu)化遙感專業(yè)術(shù)語(yǔ)的語(yǔ)義理解能力、小樣本場(chǎng)景下的模型適配、時(shí)空推理能力增強(qiáng)、領(lǐng)域知識(shí)注入與幻覺(jué)抑制等。跟蹤LLM最新進(jìn)展，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新落地。
③具備以下經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：在ACL/EMNLP等頂會(huì)發(fā)表過(guò)相關(guān)論文，參與過(guò)開(kāi)源LLM項(xiàng)目貢獻(xiàn)，有云計(jì)算平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。