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1. 知識庫系統(tǒng)開發(fā)
- 設(shè)計(jì)并搭建企業(yè)級內(nèi)部知識庫系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)文檔智能管理、檢索與問答功能。
- 集成NLP技術(shù)（如文本分類、實(shí)體識別）優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)化與檢索效率。
2. 大模型開發(fā)與優(yōu)化
- 訓(xùn)練/微調(diào)行業(yè)專屬大模型（如LLaMA、ChatGLM等開源模型），適配企業(yè)業(yè)務(wù)場景。
- 解決模型部署中的性能、安全與合規(guī)問題，開發(fā)輕量化方案（如模型蒸餾）。
3. AI應(yīng)用落地
- 開發(fā)基于知識庫與大模型的工具（如智能客服、自動(dòng)化報(bào)告生成）。
- 與業(yè)務(wù)部門協(xié)作，將AI能力嵌入工作流程（如合同分析、技術(shù)文檔輔助撰寫）。
4. 技術(shù)研究
- 跟蹤大模型、知識圖譜等領(lǐng)域前沿技術(shù)，推動(dòng)技術(shù)迭代。
任職要求
- 碩士及以上學(xué)歷（計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)），3年以上AI開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
- 技術(shù)棧要求：
- 精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架。
- 熟悉大模型訓(xùn)練/微調(diào)技術(shù)（如LoRA、P-Tuning）。
- 掌握向量數(shù)據(jù)庫（Milvus、FAISS）、RAG檢索增強(qiáng)技術(shù)。
- 有LangChain、LlamaIndex等工具鏈實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
- 具備企業(yè)級知識庫系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。