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职位要求： 1. 熟练掌握 Python 编程语言，熟悉 NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch 或 TensorFlow 等主流机器学习与深度学习工具库； 2. 具备扎实的数据处理技能，能够高效完成数据清洗、特征构建及可视化分析； 3. 掌握常用机器学习算法（如 LightGBM、Xgboost、RandomForest、SVM、LR），可独立开展模型开发与调优工作； 4. 理解常见深度学习模型（如 cnn、lstm、word2vec、transformer、bert）的基本原理并具备实现能力； 5. 对前沿技术有持续关注和学习动力，能快速掌握新方法与工具； 6. 责任心强、态度积极，具备良好的表达能力和团队合作意识； 工作职责： 1. 利用机器学习技术对大规模数据进行处理与分析，提取关键信息，完成建模、优化及效果评估等工作； 2. 承担决策类模型的方案设计、开发实施及上线后的效果追踪； 3. 开展模型相关数据的分析任务，涵盖数据预处理、特征提取、建模优化等环节，提升模型性能与运行效率； 4. 将训练好的机器学习模型部署至生产环境，保障其稳定性和可用性； 5. 跟踪机器学习与深度学习领域的最新进展，并将其有效应用于实际业务问题中；

一、岗位职责： 1. 开展基于大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）及生成式人工智能（AIGC）技术的前沿应用研究与开发。 2. 针对不同业务场景优化大模型的微调策略与提示工程，提升模型输出的准确性与运行效率。 3. 搭建依托向量数据库的文档检索体系，支持知识库的高效实时查询与智能内容生成。 4. 设计具备高可用性与低延迟特性的AI服务架构，满足高并发访问需求。 二、任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、电子信息、人工智能等相关专业背景，具备三年以上相关开发经验； 2. 精通Python语言，熟练掌握LangChain、LangGraph、Llamaindex等主流框架，具有实际项目落地经历； 3. 熟悉主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的API集成与性能调优方法； 4. 掌握向量数据库（如Milvus、Pinecone、ES等）及关系型或非关系型数据库的使用； 5. 具备RAG系统与Agent开发实践经验，了解ReAct、ToT等典型推理框架。