崗位職責(zé)：

1. 大模型應(yīng)用算法開(kāi)發(fā)與優(yōu)化：基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，設(shè)計(jì)并落地大模型相關(guān)應(yīng)用算法（如對(duì)話生成、文本理解、內(nèi)容生成等），解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題；優(yōu)化大模型應(yīng)用環(huán)節(jié)的算法性能，提升推理效率與用戶體驗(yàn)；跟蹤大模型領(lǐng)域前沿技術(shù)（如多模態(tài)融合、Agent架構(gòu)等），并推動(dòng)其在產(chǎn)品及項(xiàng)目中落地應(yīng)用 。
2. 大模型數(shù)據(jù)處理與適配：收集、清洗、標(biāo)注大模型訓(xùn)練與推理所需的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建適配大模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)集；分析數(shù)據(jù)與大模型輸出結(jié)果的匹配度，挖掘數(shù)據(jù)中影響模型效果的關(guān)鍵因素，為模型調(diào)優(yōu)和應(yīng)用優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐 。
3. 大模型全流程開(kāi)發(fā)與部署：負(fù)責(zé)大模型的應(yīng)用層開(kāi)發(fā)，包括模型選型（如基于開(kāi)源大模型微調(diào)、調(diào)用第三方大模型API等）、Prompt工程設(shè)計(jì)、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、效果測(cè)試與生產(chǎn)環(huán)境部署；協(xié)同技術(shù)團(tuán)隊(duì)解決大模型在生產(chǎn)環(huán)境中的兼容性、穩(wěn)定性問(wèn)題，保障應(yīng)用順暢運(yùn)行 。
4. 大模型技術(shù)創(chuàng)新與落地：跟進(jìn)國(guó)內(nèi)外大模型技術(shù)研究動(dòng)態(tài)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例，探索大模型在現(xiàn)有產(chǎn)品中的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景；推動(dòng)大模型與業(yè)務(wù)的深度融合，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新提升產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力 。

任職要求：

1. 本科及以上學(xué)歷，人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)，精通自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，能熟練運(yùn)用NLP相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于大模型的語(yǔ)言交互功能（如對(duì)話、文本理解、指令執(zhí)行等） 。
2. 具備大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)先考慮：
- 有大模型相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如使用大模型API開(kāi)發(fā)對(duì)話機(jī)器人、文本生成工具，或參與過(guò)開(kāi)源大模型微調(diào)、Prompt設(shè)計(jì)與優(yōu)化等）；
- 熟悉LangChain、LangGraph等大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架，能獨(dú)立完成基于框架的應(yīng)用搭建；
- 有開(kāi)源大模型項(xiàng)目貢獻(xiàn)、AI競(jìng)賽（如Kaggle等）獲獎(jiǎng)經(jīng)歷，或在GitHub發(fā)布過(guò)大模型應(yīng)用相關(guān)技術(shù)作品 。