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崗位職責(zé)：

負(fù)責(zé)大模型Large Language Model（LLM）技術(shù)在多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地的核心技術(shù)攻堅(jiān)，提升內(nèi)外部用戶的服務(wù)效率和服務(wù)體驗(yàn)，崗位職責(zé)包括但不限于：

1. 負(fù)責(zé)基于通用基座大模型結(jié)合領(lǐng)域數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域模型，包括大模型落地業(yè)務(wù)場(chǎng)景識(shí)別、數(shù)據(jù)清洗/構(gòu)造，LLM訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，搜索增強(qiáng)RAG，LLM Agents等LLM關(guān)鍵技術(shù)方向攻堅(jiān)；
2. 深入服務(wù)內(nèi)外部業(yè)務(wù)場(chǎng)景，結(jié)合大模型技術(shù)、搜索推薦、多模態(tài)等算法模型能力解決領(lǐng)域?qū)嶋H業(yè)務(wù)需求；
3. 探索 Transformer 模型在其他領(lǐng)域的應(yīng)用。

崗位要求：
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷；
2. 具備獨(dú)立的從業(yè)務(wù)需求到算法工程轉(zhuǎn)化和落地能力，在自然語(yǔ)言理解NLU/自然語(yǔ)言生成NLG、對(duì)話機(jī)器人、搜索推薦、知識(shí)圖譜等一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域有大規(guī)模場(chǎng)景落地經(jīng)驗(yàn)；
3. 在大模型LLM相關(guān)技術(shù)方向有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，比如LLM訓(xùn)練和優(yōu)化、搜索增強(qiáng)生成RAG、大模型推理以及大模型評(píng)估等一個(gè)或多個(gè)方向有實(shí)際經(jīng)驗(yàn)；
4. 熟悉掌握Python/Java/C＋＋中至少一門語(yǔ)言，熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch、TensorFlow、Caffe等）；
5、有相關(guān)算法比賽（Kaggle等）獲獎(jiǎng)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)優(yōu)先。