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崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)大模型（NLP、CV、多模態(tài)等）在軌道交通、智慧校園及設(shè)備運維場景的應(yīng)用研發(fā)，包括模型訓(xùn)練、微調(diào)、推理優(yōu)化等；
研究并優(yōu)化RAG技術(shù)在智能安防、站務(wù)管理及巡檢場景中的應(yīng)用，提高信息檢索和問答系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與效率；
2、結(jié)合公司業(yè)務(wù)需求，探索大模型在視頻分析、智能運維、安防報警等方向的創(chuàng)新應(yīng)用，推動產(chǎn)品智能化升級；
3、負(fù)責(zé)大模型相關(guān)技術(shù)棧的搭建，包括但不限于數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練與推理部署；
4、關(guān)注國內(nèi)外前沿大模型技術(shù)發(fā)展，推動大模型在公司產(chǎn)品中的落地應(yīng)用，并優(yōu)化計算資源使用效率；
5、與產(chǎn)品、研發(fā)、算法團隊協(xié)作，參與系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，優(yōu)化大模型的推理性能和部署方案。
任職資格：
1、計算機、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷（特別優(yōu)秀者可放寬）；
2、熟悉主流大模型（Qwen、Llama、ChatGLM、Baichuan等），有RAG、LoRA、Prompt Engineering等實踐經(jīng)驗；
3、掌握PyTorch、TensorFlow、MindSpore等深度學(xué)習(xí)框架，具備大模型訓(xùn)練與微調(diào)能力；
4、熟悉檢索增強生成（RAG）、知識圖譜、Embedding 向量檢索（如Faiss、Milvus）等相關(guān)技術(shù)；
5、具備大模型推理優(yōu)化經(jīng)驗，熟悉模型量化（INT8/FP16）、模型剪枝、編譯優(yōu)化（如TensorRT、ONNX Runtime）；
6、熟悉GPU、TPU計算架構(gòu)及分布式訓(xùn)練（如DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM），具備大規(guī)模模型部署經(jīng)驗優(yōu)先；
7、有CV、NLP、多模態(tài)應(yīng)用經(jīng)驗者優(yōu)先，如視頻內(nèi)容理解、智能巡檢、安防告警等相關(guān)項目經(jīng)驗；
8、具備良好的問題分析能力、團隊協(xié)作能力和創(chuàng)新思維。
加分項：
參與或主導(dǎo)過大模型在行業(yè)應(yīng)用的落地項目；
有知識庫、RAG、知識圖譜相關(guān)研究或?qū)嵺`經(jīng)驗；
熟悉軌道交通、校園安全、設(shè)備運維等行業(yè)業(yè)務(wù)場景；
具備模型壓縮、端側(cè)推理經(jīng)驗，如Llama.cpp、GGUF、MNN等技術(shù)。