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**崗位職責(zé)** 1. 主導(dǎo)千億級(jí)參數(shù)大模型（如GPT、LLaMA等）的領(lǐng)域適配微調(diào)，設(shè)計(jì)參數(shù)高效優(yōu)化方案（PEFT） 2. 構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)基于向量數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索增強(qiáng)架構(gòu)（RAG），優(yōu)化embedding模型效果 3. 開(kāi)發(fā)復(fù)雜任務(wù)處理Agent系統(tǒng)，設(shè)計(jì)多模態(tài)交互流程，實(shí)現(xiàn)思維鏈（CoT）、工具調(diào)用等核心功能 4. 持續(xù)跟蹤LangChain、AutoGPT等框架演進(jìn)，優(yōu)化模型推理性能（QPS/TPS提升20% ） 5. 搭建模型效果評(píng)估體系，設(shè)計(jì)自動(dòng)化評(píng)測(cè)工具鏈 --- **任職要求** ? 硬性條件： - 計(jì)算機(jī)/人工智能碩士以上學(xué)歷，頂會(huì)論文（ACL/NeurIPS等）作者優(yōu)先 - 2年以上大模型實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，完整參與過(guò)行業(yè)大模型從0到1的調(diào)優(yōu)落地 - 精通PyTorch框架，有Megatron-LM/DeepSpeed等分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn) - 熟練掌握LoRA、Adapter等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，有RLHF實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) - 具備多Agent系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉ReAct、ToT等推理框架 ? 能力圖譜： - 掌握知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)，熟練使用ElasticSearch、Milvus等工具 - 深入理解Transformer架構(gòu)，能進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)輕量化改造 - 精通Prompt Engineering，具備復(fù)雜場(chǎng)景的提示詞優(yōu)化能力 - 熟悉模型量化（GGML/GPTQ）、蒸餾等部署優(yōu)化技術(shù) --- **加分項(xiàng)** ? GitHub千星項(xiàng)目核心貢獻(xiàn)者 ? Kaggle/天池等算法競(jìng)賽Top10 ? 有智能客服、代碼生成等場(chǎng)景落地經(jīng)驗(yàn)