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1.模型微調(diào)與優(yōu)化:基于公司行業(yè)知識(shí)庫(kù)，對(duì)預(yù)訓(xùn)練大模型(如LLaMA、GPT、Qwen等)進(jìn)行領(lǐng)域適配微調(diào)，提升模型在行業(yè)場(chǎng)景中的任務(wù)表現(xiàn)(如問(wèn)答、推理、文本生成)。 2.數(shù)據(jù)處理與知識(shí)融合:設(shè)計(jì)并構(gòu)建行業(yè)知識(shí)庫(kù)的清洗、標(biāo)注及向量化流程，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效融合。 3.跨領(lǐng)域協(xié)作:與業(yè)務(wù)部門深度合作，理解行業(yè)需求，將模型能力嵌入實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景(如客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、智能決策)。 4.性能優(yōu)化:通過(guò)參數(shù)高效微調(diào)(PEFT)、量化技術(shù)(QLORA)等方案降低顯存和計(jì)算資源消耗，適配企業(yè)級(jí)硬件環(huán)境。 5.技術(shù)研究:跟蹤大模型微調(diào)前沿技術(shù)(如MOE、持續(xù)學(xué)習(xí))，探索多模態(tài)知識(shí)庫(kù)與模型結(jié)合的創(chuàng)新方案。 6.熟悉主流大模型架構(gòu)(Transformer、LLaMA、GPT系列)，掌握微調(diào)技術(shù)(LORA、Adapter、Prefix-Tuning)及工具鏈(Hugging Face、Deepspeed)。熟練使用PyTorch/TensorFlow框架，具備分布式訓(xùn)練(多GPU/TPU)和顯存優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)(如混合精度訓(xùn)練、梯度檢查點(diǎn))。精通行業(yè)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)，包括但不限于:知識(shí)圖譜構(gòu)建、文本向量化(BERT/Embedding)、RAG(檢索增強(qiáng)生成)。熟悉量化部署技術(shù)（如AWQ）及輕量化推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM），并了解GGUF等量化模型格式。 7.有公路交通行業(yè)投資、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)等垂直領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，熟悉行業(yè)術(shù)語(yǔ)與數(shù)據(jù)特性。具備多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力(文本、表格、圖像/視頻)，曾參與行業(yè)大模型落地項(xiàng)目。