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崗位職責(zé)
1.負(fù)責(zé)AI大模型方向的應(yīng)用研發(fā)，并根據(jù)客戶需求和項(xiàng)目要求，基于 AI 大模型，設(shè)計(jì)并實(shí)施算法適配和調(diào)優(yōu)工程方案。
2.針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)智能體應(yīng)用，包含流程設(shè)計(jì)、對(duì)話系統(tǒng)、RAG知識(shí)庫(kù)、工具調(diào)用框架、多模態(tài)交互等；
3.負(fù)責(zé)大模型的調(diào)優(yōu)及關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，提升模型性能及場(chǎng)景適用性；
4.參與撰寫(xiě)技術(shù)方案文檔，為售前團(tuán)隊(duì)提供技術(shù)方案支撐
職位要求
1. 計(jì)算機(jī)、電子信息、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷，2年及以上大模型相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有電網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，包括但不限于輸電、配電、新能源電站等方向所涉及的人工智能應(yīng)用；
2.熟悉深度學(xué)習(xí)、Transformer架構(gòu)，熟悉大模型的算法開(kāi)發(fā)，掌握大模型微調(diào)技術(shù)（如LoRA、RLHF、P-tuning）；
3.熟悉主流的智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)及開(kāi)發(fā)框架，掌握LangChain、AutoGen等工具鏈的使用，有智能體系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，基于國(guó)網(wǎng)光明大模型或大瓦特模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先；
4.熟悉Linux環(huán)境開(kāi)發(fā)，精通Python語(yǔ)言編程，有扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，具備底層系統(tǒng)、容器化環(huán)境、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；熟練使用Pytorch或Tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架
5.熟悉Spark、Flink等大數(shù)據(jù)框架開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先；
6.良好的溝通、協(xié)作能力，具備快速學(xué)習(xí)能力