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崗位職責(zé)： 1. 搭建AI服務(wù)框架，制定AI產(chǎn)品的功能和研發(fā)方向。 2. 持續(xù)優(yōu)化各AI場景的模型推理性能，提供通用易用高效的優(yōu)化解決方案。 3. 設(shè)計開發(fā)大語言模型及其它AI模型的通用落地平臺。 4. 深入理解業(yè)務(wù)，進行重點難點技術(shù)攻關(guān)工作，將AI技術(shù)與業(yè)務(wù)場景結(jié)合起來，提升AI技術(shù)落地場景應(yīng)用的效率。 5. 通過LLM微調(diào)，RAG(檢索增強生成)，構(gòu)建渠道知識庫，迭代大模型，提升對話效果。 6. Prompt優(yōu)化:精通Prompt寫作，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品交互中的Prompt設(shè)計，提升用戶與大模型交互的流暢性、準(zhǔn)確性和智能性； 職位要求 1. 本科及以上學(xué)歷，計算機/統(tǒng)計/數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。 2. 扎實的編程和算法功底，掌握python編程語言；熟悉流行的深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch，TensorFlow等）；熟悉C /Golang/Java 其中一種編程語言。 3. 掌握深度學(xué)習(xí)算法和模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，并了解它們在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。 4. 熟練掌握機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、NLP、檢索模型等領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和方法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機等。 5. 良好的邏輯思維，優(yōu)秀的語言表達(dá)能力。 6. 了解AI的前沿應(yīng)用，有較強的業(yè)務(wù)模型分析能力、溝通能力和文檔編寫能力。 7. 熟悉Spring AI優(yōu)先；熟悉知識圖譜優(yōu)先。