成都·武侯区
职位详情
工作职责：
负责大规模预训练模型在垂直行业的微调适配及检索增强生成技术的工程化落地。
● 核心职责：
○ 面向特定行业场景进行大模型定制化训练，利用领域文本（如操作指南、安全规范、设备维护日志等）开展精细化微调；
○ 构建并优化 RAG（检索增强生成）系统架构，集成高效向量检索组件（如 FAISS、Milvus）；
○ 维护 Embedding 处理流程，涵盖向量更新、索引重建、特征降维与压缩策略实施；
○ 支持企业建设专属行业大模型平台，提供 API 接口规划、推理部署与资源成本控制建议；
○ 持续提升生成结果质量，结合 Prompt 工程与检索机制优化输出准确性。
● 日常工作：
○ 调研并选型主流开源大模型，配置微调与推理运行环境；
○ 联动 NLP 与知识图谱团队，完成行业语料的整理与标注工作；
○ 跟踪服务性能指标与资源使用情况，迭代调整检索算法策略；
○ 输出技术文档与实施方案，主导内部培训与知识传递。
任职资格：
○ 硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业背景；
○ 具备1年以上大模型微调或 RAG 系统实际落地经验；
○ 熟悉 PyTorch、Transformers、FAISS/Milvus 等核心技术工具链；
○ 有参与行业级大模型平台构建者优先考虑；
○ 在相关领域发表过高水平论文者优先（顶会或权威期刊收录为佳）。
负责大规模预训练模型在垂直行业的微调适配及检索增强生成技术的工程化落地。
● 核心职责：
○ 面向特定行业场景进行大模型定制化训练，利用领域文本（如操作指南、安全规范、设备维护日志等）开展精细化微调；
○ 构建并优化 RAG（检索增强生成）系统架构，集成高效向量检索组件（如 FAISS、Milvus）；
○ 维护 Embedding 处理流程，涵盖向量更新、索引重建、特征降维与压缩策略实施；
○ 支持企业建设专属行业大模型平台，提供 API 接口规划、推理部署与资源成本控制建议；
○ 持续提升生成结果质量，结合 Prompt 工程与检索机制优化输出准确性。
● 日常工作：
○ 调研并选型主流开源大模型，配置微调与推理运行环境；
○ 联动 NLP 与知识图谱团队，完成行业语料的整理与标注工作；
○ 跟踪服务性能指标与资源使用情况，迭代调整检索算法策略；
○ 输出技术文档与实施方案，主导内部培训与知识传递。
任职资格：
○ 硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业背景；
○ 具备1年以上大模型微调或 RAG 系统实际落地经验；
○ 熟悉 PyTorch、Transformers、FAISS/Milvus 等核心技术工具链；
○ 有参与行业级大模型平台构建者优先考虑；
○ 在相关领域发表过高水平论文者优先（顶会或权威期刊收录为佳）。
2026-03-09 10:03
IP属地：四川成都
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