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工作职责 1. 主导Agent、RAG（知识库增强生成）系统的架构设计与开发，构建Prompt模板与评估指标体系，推动技术在实际业务场景中的高效应用（如对话系统、智能客服、搜推系统等）。 2. 负责大模型Agent的端到端实施，涵盖数据清洗、模型训练（含预训练、指令微调、RLHF等）、性能优化及上线部署。 3. 对接AI模型服务API，保障系统高并发与可扩展能力，采用FastAPI/Flask框架结合Docker实现服务化部署。 4. 研究多模态大模型、工具调用（Tool Use）、多智能体（Multi-Agent）等前沿方向，落地复杂任务解决方案（如图文生成、逻辑推理等）。 5. 针对大模型存在的幻觉问题、安全风险与时效性不足进行持续优化 任职要求 1. 计算机科学、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学位； 2. 熟悉Transformer、GPT、BERT等模型机制，熟练使用PyTorch或TensorFlow深度学习框架； 3. 掌握LangChain、LlamaIndex、AutoGen等Agent开发工具链，具备向量检索或搜索推荐相关背景； 4. 具备大模型微调与工程部署实践经验，了解Prompt工程与RAG系统实现原理 加分项 1. 拥有多模态大模型、强化学习（PPO/DPO）或对齐（Alignment）技术积累，熟悉分布式训练加速方案（如DeepSpeed、Megatron）； 2. 参与过主流大模型项目（如AutoGPT、MetaGPT）或在ACL、EMNLP等顶级会议发表过论文

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一、工作职责 1.运用AI技术参与大模型训练所需数据侧算子的设计与开发，助力构建达到行业领先水平的大模型数据处理流程。 2.参与大模型强化学习数据及SFT数据合成方案的探索，协助推进数据价值评估方法体系的建立与实施，跟踪前沿技术动态，开展研究并提出创新性解决方案。 3.持续关注业界先进的数据算法进展，配合完成算法的工程化落地与性能优化，提升算法在实际应用中的效果与效率，为大模型积累高质量训练数据。 4.学习掌握数据算法与知识图谱核心技术，参与领域知识图谱的构建与迭代优化，增强模型对专业领域知识的理解与运用能力。 二、任职资格 1.对机器学习、大语言模型、自然语言处理或知识图谱等方向有一定认知和兴趣，乐于追踪技术发展动向，主动参与相关学习与实践。 2.具备基本编程能力，熟练使用Python语言及PyTorch框架，可独立完成基础算法实现与数据处理任务。 3.具有较强的数据敏感度和逻辑分析能力，能在指导下行数据算法开发工作，并给出合理化建议与思考； 4.具备良好的沟通表达能力，能清晰阐述技术思路与项目成果，富有团队合作意识； 5.计算机科学、机器学习、数据科学、应用数学等相关专业硕士及以上在读学生，具备相关课程背景或项目经验者优先。

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