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學(xué)歷要求
碩士及以上學(xué)歷

專業(yè)要求
計(jì)算機(jī)類、信息安全類、軟件工程類、電子信息類、通信類、?數(shù)學(xué)類、大數(shù)據(jù)類、人工智能類、自動(dòng)化類等專業(yè)優(yōu)先

崗位職責(zé)
1.大模型微調(diào)與優(yōu)化： 負(fù)責(zé)對(duì)選定的大模型進(jìn)行領(lǐng)域適配與精調(diào)，設(shè)計(jì)構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，實(shí)施優(yōu)化微調(diào)策略（如Prompt Tuning, LoRA等），持續(xù)評(píng)估模型性能（準(zhǔn)確率、推理速度等）并迭代優(yōu)化，探索前沿微調(diào)技術(shù)以提升效果與效率；
2.大模型應(yīng)用開發(fā)： 基于微調(diào)模型或通用API，設(shè)計(jì)開發(fā)端到端AI應(yīng)用（Web/API/集成）；精通Prompt Engineering設(shè)計(jì)高效提示；構(gòu)建穩(wěn)定后端服務(wù)與友好前端交互；關(guān)注性能、成本優(yōu)化，確保解決方案高效落地；
3.新技術(shù)學(xué)習(xí)與應(yīng)用： 持續(xù)追蹤大模型、生成式AI、Agent等領(lǐng)域前沿技術(shù)與工具（如LangChain, LlamaIndex）；主動(dòng)研究評(píng)估其應(yīng)用價(jià)值并進(jìn)行技術(shù)預(yù)研與原型驗(yàn)證；快速將有效技術(shù)引入實(shí)際項(xiàng)目，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)升級(jí)；參與內(nèi)部分享；
4.智能體開發(fā)： 設(shè)計(jì)開發(fā)基于大模型的智能體，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶、交互等能力；構(gòu)建核心模塊（規(guī)劃器、記憶、工具集）；利用框架（如LangChain Agents）或自研實(shí)現(xiàn)單/多智能體系統(tǒng)；測(cè)試評(píng)估智能體性能、可靠性并持續(xù)優(yōu)化；
5.對(duì)接業(yè)務(wù)需求： 深入理解內(nèi)外部業(yè)務(wù)場(chǎng)景與痛點(diǎn)，溝通轉(zhuǎn)化需求為技術(shù)方案；評(píng)估方案可行性、工作量與風(fēng)險(xiǎn)；參與項(xiàng)目規(guī)劃與管理；及時(shí)同步進(jìn)展與挑戰(zhàn)；跟蹤上線效果、收集反饋，驅(qū)動(dòng)方案持續(xù)改進(jìn)，確保技術(shù)有效解決業(yè)務(wù)問題。

應(yīng)聘資格要求
技術(shù)核心：
1.精通 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow 及 Hugging Face Transformers。
2.具備大模型微調(diào)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) (熟悉主流方法如 LoRA)。
3.有大模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn) (熟悉 Prompt Engineering 及 Flask/FastAPI 等后端開發(fā))。
4.有智能體開發(fā)經(jīng)驗(yàn) (熟悉 LangChain 等主流框架)。
工程基礎(chǔ)： 熟悉 Git、Linux 及基本部署流程 (如 Docker)。
關(guān)鍵素質(zhì)：
1.極強(qiáng)的技術(shù)熱情和學(xué)習(xí)能力，能快速跟進(jìn)大模型、Agent 等前沿技術(shù)。
2.良好的問題解決、溝通協(xié)作能力，能理解并對(duì)接業(yè)務(wù)需求。
加分項(xiàng)：
1.有成功落地的大模型應(yīng)用/智能體項(xiàng)目。
2.熟悉 RAG、多模態(tài)模型、模型優(yōu)化部署。
3.有 AI 領(lǐng)域論文發(fā)表或競(jìng)賽獲獎(jiǎng)。
4.優(yōu)秀的技術(shù)文檔能力。