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崗位職責(zé)：

1、LLM應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化
負(fù)責(zé)大語言模型（LLM）相關(guān)應(yīng)用的開發(fā)、優(yōu)化和部署，包括但不限于問答系統(tǒng)、智能對(duì)話、內(nèi)容生成等場(chǎng)景。
設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于LLM的復(fù)雜應(yīng)用流程，如檢索增強(qiáng)生成（RAG）、多輪對(duì)話系統(tǒng)、任務(wù)自動(dòng)化（Agent）等。
優(yōu)化LLM應(yīng)用的性能，包括響應(yīng)速度、準(zhǔn)確性和用戶體驗(yàn)。
2、技術(shù)棧集成與工具使用
熟練使用LangChain、LangGraph等LLM應(yīng)用框架，構(gòu)建高效、可擴(kuò)展的應(yīng)用流程。
集成向量數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)高效的文本檢索和相似性搜索?？焖俅罱ê筒渴餖LM應(yīng)用。
數(shù)據(jù)處理與模型集成 ，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、清洗和預(yù)處理，構(gòu)建高質(zhì)量的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集。
實(shí)現(xiàn)文本嵌入（Embedding）模型的集成與應(yīng)用，提升文本表示的質(zhì)量。
結(jié)合外部知識(shí)庫或API，增強(qiáng)LLM的能力，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的問答和推理。
3、Prompt設(shè)計(jì)與模型調(diào)優(yōu)
設(shè)計(jì)高效的提示詞（Prompt），提升LLM的輸出質(zhì)量和穩(wěn)定性。
對(duì)LLM的輸出進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，解決模型生成中的偏見、錯(cuò)誤或不一致問題。
4、團(tuán)隊(duì)協(xié)作
與產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)總監(jiān)等團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。
參與項(xiàng)目的全生命周期管理，包括需求分析、技術(shù)設(shè)計(jì)、開發(fā)實(shí)現(xiàn)、測(cè)試部署和運(yùn)維支持。
編寫清晰的技術(shù)文檔，分享技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平。

技能要求：
1、精通Python編程，具備扎實(shí)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。
熟悉常用深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch，能夠獨(dú)立完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和部署。
了解Transformer架構(gòu)及其在自然語言處理（NLP）中的應(yīng)用。
2、深入了解大語言模型（LLM）的應(yīng)用框架，包括但不限于LangChain、LangGraph、LlamaIndex等
掌握LLM相關(guān)技術(shù)棧，如：
Embedding技術(shù)：熟悉文本嵌入模型，能夠?qū)崿F(xiàn)文本向量化表示。
向量數(shù)據(jù)庫（Vector DB）：熟練使用Pinecone、Weaviate、Milvus、FAISS等向量數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)高效的相似性搜索和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
檢索增強(qiáng)生成（RAG）：具備RAG架構(gòu)的實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，能夠結(jié)合LLM與外部知識(shí)庫實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的問答系統(tǒng)。
Agent技術(shù)：熟悉LLM驅(qū)動(dòng)的Agent開發(fā)，能夠設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話、任務(wù)規(guī)劃和自動(dòng)化工作流。
了解LLM的微調(diào)（Fine-tuning）技術(shù)，包括LoRA、QLoRA等高效微調(diào)方法。
3、熟練掌握LangChain和LangGraph，有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠構(gòu)建復(fù)雜的LLM應(yīng)用流程。
熟悉Dify、Coze等LLM應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，能夠快速搭建和部署LLM應(yīng)用。熟悉基于docker的部署
具備LLM應(yīng)用的全流程開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，包括需求分析、數(shù)據(jù)處理、模型集成、性能優(yōu)化和部署上線。
4、熟悉Prompt Engineering，能夠設(shè)計(jì)高效的提示詞（Prompt）以提升LLM的輸出質(zhì)量。
了解LLM的評(píng)估方法，能夠設(shè)計(jì)并實(shí)施對(duì)模型性能的評(píng)估和測(cè)試。
5、具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、工程等多部門高效合作。
具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和問題解決能力，能夠快速掌握新技術(shù)并應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。
對(duì)AI技術(shù)有熱情，關(guān)注行業(yè)前沿動(dòng)態(tài)，能夠主動(dòng)提出創(chuàng)新性解決方案。