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岗位职责
1、主导自然语言理解(NLU)系统的实际落地,聚焦钢铁领域内的意图识别与槽位抽取(含复合槽),输出标准化JSON结构,基于Qwen14B模型开展微调、优化并推动上线应用。
2、承担大语言模型的轻量化微调工作(以LoRA为主),涵盖训练数据构建、超参数调整及模型效果评估,攻克口语表达、行业简称、句子省略、复合槽解析等实际业务挑战。
3、与后端开发团队协作,推进NLU模型的接口封装与服务化部署,参与前置处理规则(如词典归一)和后置校验机制(如JSON格式合规性、槽位有效性)的算法实现。
4、系统性收集和分析BadCase,持续迭代模型表现,提升意图识别与槽位填充的准确率至97%以上,确保系统在工业场景下的高可用与稳定性。
5、结合钢铁行业具体应用场景(如大宗商品、材质/品种/钢厂等实体识别),优化生成式NLU技术路径,支撑业务快速演进与需求变更。
6、优化算法实施流程,协同后端架构设计,打通“数据准备—模型训练—推理部署—反馈优化”的完整闭环。

任职要求
1、具备1-3年算法工程落地经验,方向集中于NLU、大模型微调或结构化信息抽取,有生成式NLU(Generative NLU)项目实践经验者优先考虑。
2、精通LLM轻量级微调方法(如LoRA),有Qwen系列模型(Qwen-7B/14B)实际微调经历者优先,能独立完成模型训练、调参与效果验证。
3、深入理解NLU核心任务(意图分类、槽位识别),具备处理口语化表达、复合槽拆分、简称统一、省略语义补全等复杂业务问题的能力。
4、熟练使用Python语言,掌握主流机器学习与大模型工具框架(如Hugging Face、Transformers),可独立编写训练与推理代码。
5、具备扎实的工程化思维,能够与后端团队高效协同推进算法落地,重视系统性能、稳定性与扩展能力,不局限于理论研究。
2026-05-20 12:52
IP属地:上海

职位福利

硕士1-3年大模型算法自然语言处理
企业发布信息图
上海钢联电子商务股份有限公司
已上市 · 1000-9999人
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