【岗位职责】框架运用:熟悉LangChain、LangGraph等大语言模型应用框架,有实际项目开发经验者优先。大模型应用开发:负责将大模型技术与具体业务场景深度融合,设计并开发创新应用,推动前沿技术在实际业务中的落地实施。知识库构建与RAG应用:收集整理业务领域的核心信息,构建高效的知识库,开发并优化RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)应用,提升模型对特定领域知识的理解与生成能力。Agent系统研发:研究并搭建基于大模型的单Agent及多Agent系统,探索其在复杂业务场景下的应用,实现大模型在实际业务中的自主规划和任务执行。模型扩展技术研究:深入研究RAG、Agent等前沿大模型扩展技术,解决大模型幻觉、知识时限性、能力不足等问题,通过构建知识增强、代码解释器、插件或函数自主调用等模型扩展工具,推动大模型可落地应用。模型训练与调优:承担大模型的训练、开发和调优工作,包括但不限于Prompt工程、大模型二次预训练和微调训练,提升大模型的实际应用能力。跨部门协作:与产品、设计和技术团队紧密合作,确保AI技术与产品需求的一致性,推动跨部门的技术分享和知识传递。【任职资格】与工作经验:计算机相关专业及以上,3年以上自然语言处理、机器学习、深度学习相关工作经验。技术专长:掌握Transformer基本原理,熟悉BERT/T5/GPT/LLama等语言模型的结构和原理。熟练掌握Prompt工程原理,能运用Prompt解决复杂问题。具有大模型应用开发经验,有RAG、NL2SQL、ChatBI、NL2API、Agent等模块研发与应用落地经验者优先。熟悉至少一种编程语言(如Python、Java),能够独立完成脚本编写和调试,进行数据处理和实验。沟通与协作能力:出色的沟通表达与团队协作能力,能与跨部门团队紧密配合,共同推进项目进程。自我驱动:强烈的学习热情与问题解决能力,紧跟LLM技术前沿,积极探索其在业务场景中的创新应用。【加分项】大模型应用技巧:深入理解大模型在文本嵌入、工具调用、多轮对话、RAG、Agent及workflow应用中的技术细节与*佳实践。调优能力:擅长优化大模型调用效率,特别是在工具与数据处理方面,有实际的成功案例。语义理解与检索:精通文本嵌入与语义检索技术,能够熟练操作向量数据库,提升信息检索的准确度与速度。
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