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崗位職責(zé)
負(fù)責(zé)基于大語(yǔ)言模型（LLM）的智能體（Agent）系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，涵蓋需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心功能實(shí)現(xiàn)及迭代優(yōu)化；
主導(dǎo)RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)的全流程開(kāi)發(fā)，包括知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、檢索策略?xún)?yōu)化、上下文融合及效果調(diào)優(yōu)，提升模型輸出的準(zhǔn)確性與可靠性；
負(fù)責(zé)大模型提示詞（Prompt）的設(shè)計(jì)、優(yōu)化與工程化，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景提煉高效Prompt模板，提升模型在垂直任務(wù)中的表現(xiàn)；
執(zhí)行大模型微調(diào)（Fine-tuning）與對(duì)齊（Alignment）工作，基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)定制化訓(xùn)練模型，解決領(lǐng)域適配、長(zhǎng)尾問(wèn)題響應(yīng)等需求；
基于Dify、LangChain等開(kāi)源平臺(tái)/框架，快速搭建復(fù)雜AI應(yīng)用原型，完成從0到1的產(chǎn)品落地，并推動(dòng)技術(shù)方案的工程化沉淀；
與產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、測(cè)試等團(tuán)隊(duì)協(xié)作，參與需求評(píng)審與技術(shù)方案討論，確保開(kāi)發(fā)成果符合業(yè)務(wù)目標(biāo)與用戶(hù)體驗(yàn)要求。
任職資格:
基礎(chǔ)要求
本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、自然語(yǔ)言處理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先；
2年以上AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有LLM相關(guān)項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
精通Python編程，熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch/TensorFlow），具備扎實(shí)的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)；
熟悉大模型核心原理（如Transformer架構(gòu)、注意力機(jī)制、參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)PEFT等），了解模型訓(xùn)練/微調(diào)/部署全流程；
核心技能要求
智能體開(kāi)發(fā)：有基于LangChain、AutoGen等框架的智能體開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能設(shè)計(jì)多輪對(duì)話(huà)、任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用等復(fù)雜Agent交互邏輯；
大模型微調(diào)：有LLM微調(diào)（如LoRA、QLoRA）或全參數(shù)微調(diào)經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)標(biāo)注、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、效果評(píng)估全流程；
平臺(tái)/框架：熟練使用Dify（低代碼/無(wú)代碼搭建AI應(yīng)用）、LangChain（Agent、Memory、Chains等模塊）完成項(xiàng)目落地，有二次開(kāi)發(fā)或插件擴(kuò)展經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
>>加分項(xiàng)
有大模型在垂類(lèi)場(chǎng)景（如客服、醫(yī)藥物流、風(fēng)控、數(shù)倉(cāng)應(yīng)用等）的落地經(jīng)驗(yàn)；
熟悉多模態(tài)（文本+圖像/視頻/語(yǔ)音）大模型的應(yīng)用開(kāi)發(fā)；
有分布式訓(xùn)練、模型壓縮（量化/蒸餾）或高性能推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)；
3. 負(fù)責(zé)項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施和落地；結(jié)合項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)歷，提出信息系統(tǒng)軟件的持續(xù)改進(jìn)意見(jiàn)和建議。