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一、工作職責(zé)
1.大模型數(shù)據(jù)體系建設(shè)
圍繞公司智能制造與視覺(jué) AI 業(yè)務(wù)，構(gòu)建工業(yè)場(chǎng)景大模型數(shù)據(jù)集，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、去重、增強(qiáng)與質(zhì)量管控，形成標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)與評(píng)測(cè)集。
2.數(shù)據(jù)治理與特征挖掘
對(duì)工業(yè)圖像、文本、工藝數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理與分析，挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律與潛在問(wèn)題，優(yōu)化數(shù)據(jù) pipeline，提升大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量與多樣性。
3.大模型微調(diào)與適配
基于通用大模型開展行業(yè)微調(diào)、指令微調(diào)、RAG 適配，面向電纜、電池、銅箔制造場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)缺陷識(shí)別、工藝問(wèn)答、異常分析、知識(shí)檢索等能力落地。
4.模型評(píng)估與迭代優(yōu)化
構(gòu)建大模型效果評(píng)估體系，完成準(zhǔn)確率、泛化性、魯棒性測(cè)試，結(jié)合業(yè)務(wù)反饋持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)策略與微調(diào)方案，提升模型在工業(yè)場(chǎng)景實(shí)用性。
5.技術(shù)文檔與協(xié)同支持
編寫數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范、數(shù)據(jù)處理流程、微調(diào)方案等文檔，配合算法與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)完成大模型應(yīng)用落地，提供數(shù)據(jù)層面技術(shù)支撐。
二、任職要求
1.具備數(shù)據(jù)規(guī)劃、項(xiàng)目推進(jìn)及問(wèn)題解決能力，工作細(xì)致嚴(yán)謹(jǐn)。
2.精通 Python 編程，熟悉數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析相關(guān)庫(kù)與工具。
3.了解大模型基本原理，熟悉微調(diào)、提示工程、RAG、模型評(píng)測(cè)等相關(guān)技術(shù)與流程。
4.具備數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)集構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，有工業(yè) / 視覺(jué)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
5.溝通表達(dá)良好，邏輯清晰，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能主動(dòng)推進(jìn)工作，適配團(tuán)隊(duì)協(xié)作。