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1、RAG知識(shí)平臺(tái)構(gòu)建及優(yōu)化： 針對(duì)水利行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)針對(duì)多類型文檔的布局解析、圖表解析和切片算法，優(yōu)化檢索策略，融合知識(shí)圖譜提升知識(shí)庫問答的能力。 2、行業(yè)智能體構(gòu)建及優(yōu)化：結(jié)合行業(yè)知識(shí)庫，開發(fā)專業(yè)化智能體系統(tǒng)，連通知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)大模型與三維可視化、水利專業(yè)模型的調(diào)度和交互，支持水利數(shù)字孿生系統(tǒng)的智能化分析和決策。 3、前沿技術(shù)探索和應(yīng)用落地：跟進(jìn)和探索大模型相關(guān)的前沿技術(shù)，結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需要，推進(jìn)大模型在實(shí)際場(chǎng)景的落地，并根據(jù)反饋持續(xù)優(yōu)化模型效果。 【職位要求】 1、計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，熟悉深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，具有3年以上工作經(jīng)驗(yàn)； 2、熟練應(yīng)用Pytorch深度學(xué)習(xí)框架，精通python語言，具有扎實(shí)的模型訓(xùn)練、推理、評(píng)測(cè)以及算法服務(wù)部署經(jīng)驗(yàn)； 3、熟悉Transformer、BERT、GPT、Qwen、DeepSeek等模型工作原理，有開源大模型的使用及微調(diào)經(jīng)驗(yàn)； 4、熟練文檔解析、RAG知識(shí)庫的構(gòu)建和知識(shí)檢索、知識(shí)問答等應(yīng)用場(chǎng)景，熟練相關(guān)主流開源項(xiàng)目，有對(duì)開源項(xiàng)目做二次開發(fā)來解決某垂直行業(yè)實(shí)際問題經(jīng)驗(yàn)； 5、具備較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和溝通能力，有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和問題解決能力 【加分項(xiàng)】 1、熟知大模型底層技術(shù)原理和應(yīng)用框架，有過開源大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。 2、熟悉大模型應(yīng)用生態(tài)，對(duì)于LLM基建、中間件、應(yīng)用框架有實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，并有成功案例。