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崗位職責： 1、負責使用現(xiàn)有的開源大模型（如Hugging Face系列模型），根據(jù)指定行業(yè)等業(yè)務場景和需求進行針對性的訓練和微調，以提高模型在特定任務上的性能和準確性。 2、熟練運用向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus、Faiss），構建高效的推薦系統(tǒng)或搜索引擎，實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速檢索和匹配。 3、收集、整理和標注百萬級規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)以及向量數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質量和一致性，為模型訓練和微調提供高質量的數(shù)據(jù)支持。 4、使用 Python 編寫數(shù)據(jù)處理腳本、模型訓練和評估代碼、與向量數(shù)據(jù)庫交互的接口等，并對代碼進行定期維護和優(yōu)化，確保代碼的可擴展性和可維護性。 5、持續(xù)監(jiān)測模型在實際應用中的性能表現(xiàn)（如準確率、召回率、延遲等），及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化調整（如模型壓縮、量化等），確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。 6、與跨部門團隊緊密合作，理解業(yè)務需求并提供技術解決方案，同時分享技術知識和經驗，促進團隊整體技術水平的提升。 任職要求： 專業(yè)背景：計算機科學、人工智能、機器學習等相關專業(yè)本科及以上學歷。 技術技能： 1、精通 Python 編程，有扎實的編程基礎和良好的代碼規(guī)范，熟悉C++或Java者優(yōu)先。 2、熟悉常見的開源大模型（如BERT、GPT、DEEPSEEK等），有實際訓練和微調這些模型的經驗。 3、熟練掌握向量數(shù)據(jù)庫的使用（如Milvus、Faiss等），了解向量檢索和存儲的原理，具備數(shù)據(jù)庫優(yōu)化經驗者優(yōu)先。 4、熟悉數(shù)據(jù)處理和標注的流程和方法，有處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的經驗。 5、了解深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow等），具備分布式訓練或模型部署經驗者優(yōu)先。 項目經驗：具有至少2個與大模型應用相關的項目經驗，能夠展示在模型訓練、微調以及與向量數(shù)據(jù)庫結合方面的實際成果，項目規(guī)模需達到百萬級數(shù)據(jù)量。