潍坊·奎文区
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LLM和Agent等GenAI技术在政务场景中的实际应用与落地。
后训练优化：运用并创新后训练策略，如模型微调、强化学习变体或数据增强手段，提升模型在问答、逻辑推理及工具调用等方面的能力表现。
深度整合LLM技术体系：涵盖多模态RAG、推理型强化学习、奖励机制设计、智能Agent的产品化构建与评估，打造高效的智能交互体验。
岗位要求：
- 具备后训练相关经验：熟悉LLM/MLLM的后续训练技术，包括微调、强化学习等，并有实际项目经验或优化成果。
- 拥有Agent领域实践经验：在长上下文处理、Agent记忆机制、多轮工具调用、垂直场景问答、工具使用、浏览器操作、深度信息检索等方面有深入理解和落地案例。
- 熟悉系统化评估方法：掌握面向LLM与Agent的奖励机制与评测体系，具备相关实践基础。
- 持续关注前沿进展：对大模型能力边界拓展、多模态RAG、强化学习、智能Agent等方向保持技术敏感与深度认知。
后训练优化：运用并创新后训练策略，如模型微调、强化学习变体或数据增强手段，提升模型在问答、逻辑推理及工具调用等方面的能力表现。
深度整合LLM技术体系：涵盖多模态RAG、推理型强化学习、奖励机制设计、智能Agent的产品化构建与评估，打造高效的智能交互体验。
岗位要求：
- 具备后训练相关经验：熟悉LLM/MLLM的后续训练技术，包括微调、强化学习等，并有实际项目经验或优化成果。
- 拥有Agent领域实践经验：在长上下文处理、Agent记忆机制、多轮工具调用、垂直场景问答、工具使用、浏览器操作、深度信息检索等方面有深入理解和落地案例。
- 熟悉系统化评估方法：掌握面向LLM与Agent的奖励机制与评测体系，具备相关实践基础。
- 持续关注前沿进展：对大模型能力边界拓展、多模态RAG、强化学习、智能Agent等方向保持技术敏感与深度认知。
2026-06-21 13:24
IP属地：山东潍坊
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硕士5-10年情感分析语义分析文本挖掘信息抽取实体识别文本分析支持向量机逻辑回归自动问答
山东朗科信息技术有限公司
20-99人
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