職位概要:
深度參與垂類大模型全流程開發(fā)與應(yīng)用落地,工作內(nèi)容涵蓋模型開發(fā)優(yōu)化(含微調(diào)、評估、部署)、復(fù)雜業(yè)務(wù)場景落地(涉及 llm 應(yīng)用助手、multi agent 編排、MCP應(yīng)用)、企業(yè)級 RAG 系統(tǒng)構(gòu)建、跨部門協(xié)作及數(shù)據(jù)處理分析、提示詞工程等。
崗位職責(zé):
1、深度參與垂類大模型開發(fā)全流程,從模型選型開始,精準(zhǔn)實(shí)施模型微調(diào)工作,運(yùn)用科學(xué)方法進(jìn)行模型評估,確保模型性能卓越。同時,熟練運(yùn)用常見的大模型本地部署框架(如 vllm/deepspeed/xinference 等),實(shí)現(xiàn)模型高效部署。
2、基于復(fù)雜業(yè)務(wù)場景需求,進(jìn)行全面深入的業(yè)務(wù)功能分析與解構(gòu),設(shè)計常見的 llm 應(yīng)用助手、multi agent 編排、MCP應(yīng)用等,根據(jù)效果評估不斷優(yōu)化方案,推動大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。
3、主導(dǎo)設(shè)計企業(yè)級 RAG 系統(tǒng)及應(yīng)用,對系統(tǒng)各模塊進(jìn)行全方位優(yōu)化和評估。在預(yù)處理、檢索、模型、agentic rag 等多維度開展設(shè)計研發(fā)工作。
4、基于大模型的應(yīng)用,設(shè)計、開發(fā)和維護(hù)后端服務(wù)、API接口,編寫可維護(hù)、可擴(kuò)展的代碼;
5、應(yīng)用大模型能力和Prompt Engineering,將各格式文檔(包括但不限于Word、Pdf、Excel、Html)的文字、表格、圖片、壓縮文件進(jìn)行解析,確保內(nèi)容完整讀取,對文檔中關(guān)鍵表格、關(guān)鍵文字段落進(jìn)行識別和定位;
6、與算法工程師合作,理解模型能力與局限,定向開發(fā)和調(diào)試語義算法和程序,處理模型可能產(chǎn)生的“幻覺”、偏見、有害內(nèi)容或不一致輸出;
7、持續(xù)優(yōu)化與大模型的交互速度和延遲,設(shè)計和實(shí)施評估指標(biāo),持續(xù)監(jiān)測大模型應(yīng)用的實(shí)際表現(xiàn)(準(zhǔn)確性、相關(guān)性、安全性、偏見等);
8、與產(chǎn)品經(jīng)理合作,定義需求,設(shè)計基于大模型的產(chǎn)品功能,完成數(shù)據(jù)到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化。;
任職資格:
(一)教育背景: 本科及以上學(xué)歷,計算機(jī)、信息工程、軟件工程等相關(guān)專業(yè)。
(二)經(jīng)驗(yàn)&技能:
1、3-5年工作經(jīng)驗(yàn),在 nlp 方向有 2 年及以上工作經(jīng)驗(yàn),熟悉 bert/transformer/GPT 等大模型架構(gòu),精通意圖識別、實(shí)體抽取、情感分析等常見場景應(yīng)用和開發(fā),具備 nlp 系統(tǒng)從數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練到模型部署的全流程實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn);
2、熟悉主流大模型及其特點(diǎn),如OpenAI GPT系列,DeepSeek等國產(chǎn)大模型,且有豐富的提示詞工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),能根據(jù)不同模型特性和業(yè)務(wù)需求設(shè)計針對性的提示詞方案;
3、 有 LLM/RAG 相關(guān)項目經(jīng)驗(yàn),熟練掌握常見的向量數(shù)據(jù)(faiss/mivus/chroma 等)應(yīng)用,熟悉常用的大模型應(yīng)用開發(fā)工具(langchain/LlamaIndex等)。
4、精通 python 編程語言,掌握 cuda 等 GPU 加速技術(shù),能夠高效運(yùn)用技術(shù)工具解決實(shí)際問題;
5、 深入理解 MCP 協(xié)議的架構(gòu)、工作原理及通信機(jī)制,熟練掌握 MCP 協(xié)議在不同場景下的應(yīng)用,能夠根據(jù)項目需求基于 MCP 協(xié)議進(jìn)行系統(tǒng)搭建和優(yōu)化;
6、精通數(shù)據(jù)庫操作,庫結(jié)構(gòu)、表結(jié)構(gòu)設(shè)計,有深厚的數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計、分析、應(yīng)用理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),有至少2個基于大數(shù)據(jù)的項目經(jīng)驗(yàn);
7、 具備qwen/llama/deepseek 等系列模型的微調(diào)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮,在模型優(yōu)化領(lǐng)域有突出表現(xiàn)者將更具優(yōu)勢。擁有 agent 相關(guān)知識及編排落地經(jīng)(dify/coze/n8n 等),能夠?yàn)轫椖繋韯?chuàng)新思路和解決方案。具備爬蟲等數(shù)據(jù)準(zhǔn)備項目經(jīng)驗(yàn),可更好地應(yīng)對數(shù)據(jù)獲取和處理方面的挑戰(zhàn);
(三)態(tài) 度:
1、優(yōu)秀的溝通與協(xié)作能力,強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)欲望和能力,能夠緊跟最新技術(shù)、模型和工具;
2、有強(qiáng)烈的責(zé)任心,工作主動積極,認(rèn)可公司發(fā)展目標(biāo)規(guī)劃,愿景,及公司價值觀,愿意與公司共同發(fā)展;