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崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)大語言模型和多模態(tài)大模型的智能體算法構(gòu)建，結(jié)合高質(zhì)量語料庫、小工具、檢索等能力，構(gòu)建復(fù)雜專業(yè)領(lǐng)域的大模型智能體系統(tǒng)； 2、提升大模型自主工具調(diào)用及工具創(chuàng)造能力，提升模型在垂直領(lǐng)域的任務(wù)表現(xiàn)，賦能如政企側(cè)需求； 3、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)Prompt模板，分析評(píng)估Prompt模型的性能和效果，并提出改進(jìn)方案；跟蹤相關(guān)領(lǐng)域的最新技術(shù)和研究進(jìn)展，并將其應(yīng)用到Prompt模型的開發(fā)中； 4、負(fù)責(zé)AI模型相關(guān)研發(fā)工作，聚焦垂直領(lǐng)域大模型預(yù)訓(xùn)練和領(lǐng)域精調(diào)，包括模型架構(gòu)、LLM大模型預(yù)訓(xùn)練方法、高效微調(diào)、模型評(píng)估及迭代等，支持行業(yè)內(nèi)應(yīng)用落地； 5、參與LLM訓(xùn)練框架和應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)，設(shè)計(jì)和開發(fā)數(shù)據(jù)采集和加工流程，調(diào)研、追蹤和復(fù)現(xiàn)生成式大模型的最新進(jìn)展和效果； 6、構(gòu)建可快速適配和落地的行業(yè)大模型生產(chǎn)體系，探索并支持在行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景，包括但不限于圖文生成、代碼生成、智能對(duì)話等； 7、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、構(gòu)建和優(yōu)化AI智能體及其應(yīng)用產(chǎn)品，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于大模型的智能體架構(gòu)，支撐AI智能體構(gòu)建； 8、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同架構(gòu)，支撐多智能體協(xié)同解決復(fù)雜任務(wù)； 9、對(duì)現(xiàn)有的大模型進(jìn)行評(píng)估，識(shí)別改進(jìn)的機(jī)會(huì)，提升模型的效率和可擴(kuò)展性；針對(duì)特定任務(wù)的大模型微調(diào)及優(yōu)化，包括但不限于對(duì)話模型、文檔摘要、智能問答系統(tǒng)等； 10、解決項(xiàng)目執(zhí)行過程中遇到的技術(shù)難題，特別是與大模型相關(guān)的挑戰(zhàn)。 崗位要求： 1、學(xué)歷要求：碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、模式識(shí)別、數(shù)學(xué)、運(yùn)籌優(yōu)化、控制等相關(guān)專業(yè)； 2、專業(yè)要求：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、控制理論、機(jī)器人等理論知識(shí)； 3、工作經(jīng)驗(yàn)：至少3年及以上在AI領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)，尤其是在大模型及其應(yīng)用方面，需從事過相關(guān)領(lǐng)域項(xiàng)目并有實(shí)際的落地結(jié)果； 4、算法和框架要求：熟悉決策相關(guān)算法如RL/MDP/POMDP等；熟悉預(yù)測(cè)規(guī)劃類算法如任務(wù)規(guī)劃/線性規(guī)劃，掌握不同規(guī)劃算法的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)； 5、編程要求：熟練使用Python等軟件開發(fā)工具與語言，熟練使用TensorFlow或PyTorch機(jī)器學(xué)習(xí)庫，具備良好的編程技能； 6、溝通與合作：良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作精神； 7、優(yōu)先考慮：具備AI-Agent決策、多智能體決策，基于多模感知信息進(jìn)行預(yù)測(cè)規(guī)劃決策經(jīng)驗(yàn)，政企、標(biāo)書、視聽領(lǐng)域規(guī)劃決策經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先考慮。