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工作內(nèi)容： 1. 架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)預(yù)研：負(fù)責(zé)公司大模型應(yīng)用技術(shù)體系的頂層設(shè)計(jì)和演進(jìn)路線規(guī)劃（目前已有70B本地部署大模型），主導(dǎo)、跟進(jìn)下一代AI應(yīng)用的核心架構(gòu)。 2. 前沿算法探索： 跟蹤并研究最新的LLM技術(shù)，包括但不限于高效微調(diào)（如QLoRA、DoRA）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）的先進(jìn)策略（如HyDE、Self-RAG）、長上下文處理、Agent智能體以及多模態(tài)融合等。 3. 核心難題攻堅(jiān)： 領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)解決大模型在企業(yè)應(yīng)用中的核心挑戰(zhàn)，如降低模型幻覺、多模態(tài)交互設(shè)計(jì)，智能體上下文記憶、處理領(lǐng)域外知識、保證私有數(shù)據(jù)安全、硬件適配與性能調(diào)優(yōu)等關(guān)鍵問題。 4. 工程應(yīng)用與系統(tǒng)集成：與產(chǎn)品、技術(shù)、運(yùn)營等團(tuán)隊(duì)密切合作，確保AI應(yīng)用滿足業(yè)務(wù)需求。向非技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員清晰地解釋技術(shù)方案和技術(shù)限制。開發(fā)RAG系統(tǒng)，評估微調(diào)數(shù)據(jù)的一致性，融合知識圖譜與向量數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)和開發(fā)支持智能問答的AI智能助手，開發(fā)基于多Agent協(xié)同的智能體，支持復(fù)雜工作流編排（如LangGraph工作流）。為風(fēng)電行業(yè)的運(yùn)維、營銷、技術(shù)支持等場景提供數(shù)據(jù)分析、輔助決策支持并建立自動化工作流；將開發(fā)的AI應(yīng)用集成到現(xiàn)有信息系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)云端或邊緣部署； 5. 模型評估與優(yōu)化： 建立科學(xué)、可量化的模型評估體系（Evaluation），從性能、成本、速度等多個維度對自研或開源模型進(jìn)行評測，并指導(dǎo)優(yōu)化方向。 6. 知識引領(lǐng)與傳承： 作為團(tuán)隊(duì)的技術(shù)燈塔，引領(lǐng)技術(shù)方向，編寫開發(fā)文檔、操作教程等知識庫，維護(hù)代碼倉庫，分享前沿洞見，指導(dǎo)和培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)的其他AI工程師，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平。 任職資格： 1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能或相關(guān)領(lǐng)域的博士；碩士研究生至少3年以上相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)并獲得省部級獎勵，發(fā)表過AI頂會論文或主導(dǎo)過企業(yè)級AI應(yīng)用開發(fā)與部署； 2. 在頂會/頂刊（如NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等）發(fā)表過相關(guān)論文，或有相關(guān)領(lǐng)域的專利成果，或在知名AI競賽中取得過優(yōu)異成績。 3. 精通Python或其他主流編程語言，具備良好的編程實(shí)踐能力；熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow,PyTorch)，并有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； 4. 有基于基礎(chǔ)大模型進(jìn)行二次開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)，如涵蓋微調(diào)、精調(diào)對齊、Prompt優(yōu)化等，熟練使用LangChain等框架和工具鏈構(gòu)建RAG流水線； 5. 有AI Agent領(lǐng)域的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)與研究能力，建設(shè)基于多智能體的角色扮演、環(huán)境模擬、推理決策、數(shù)據(jù)合成、報(bào)告集成等能力； 6. 良好的英語讀寫能力，能夠閱讀英文技術(shù)文檔。