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1. 基于大模型和多模態(tài)技術(shù)，研發(fā)面向 NLP 和 CV 場景的自動化數(shù)據(jù)合成與標注方案 2. 結(jié)合業(yè)務(wù)場景，設(shè)計提示工程（Prompt Engineering）、思維鏈（Chain-of-Thought） 等工作流 3. 利用生成式 AI 技術(shù)（如 LLM、Stable Diffusion）進行文本/圖像/視頻數(shù)據(jù)增強與合成 4. 開發(fā)自動化標注算法，提升人工標注效率，降低人力成本 5. 構(gòu)建標注質(zhì)量評估體系，量化標注結(jié)果可靠性，輔助人工校驗 6. 與全棧工程師協(xié)同，將算法模塊集成進平臺系統(tǒng)中，實現(xiàn)服務(wù)化部署

任職資格：

必備項（硬性要求）： 1.1年以上工作經(jīng)驗 2.精通 PyTorch / Transformers 生態(tài)，熟悉 HuggingFace 工具鏈 3.熟悉 NLP 大模型應(yīng)用，掌握 Prompt Engineering、Few-shot Learning、Chain-ofThought 等技巧 4.在 CV 方向，掌握 YOLO / Detectron2 / Segment Anything 等主流框架，能快速搭建訓練推理流程，有多模態(tài)模型 實戰(zhàn)經(jīng)驗（如 CLIP、BLIP、Flamingo 等） 5.熟悉數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法（一致性檢驗、置信度分析、異常值檢測）有較強的數(shù)據(jù)敏感性和工程落地能力，能寫出可復(fù)用、可維護的腳本或庫 6.熟悉 Git、Linux 環(huán)境，具備良好的代碼規(guī)范與文檔能力 加分項： 1.有自動數(shù)據(jù)標注系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗（如 Label Studio 自動標注模塊） 2.有數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)增強相關(guān)項目經(jīng)歷（如 Diffusion Model 生成圖像、LLM 生成問答對） 3.熟悉模型壓縮、蒸餾、量化、服務(wù)化部署等技術(shù) 4.對開源社區(qū)感興趣，有參與或提交 PR 的經(jīng)歷 5.能閱讀英文論文并快速復(fù)現(xiàn)核心算法 其他要求： 1.有完整的數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)清洗等全流程經(jīng)驗 2.對數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型性能、用戶交互體驗 有綜合考慮的能力 3.有強烈的技術(shù)熱情，樂于分享、愿意參與團隊知識共建 4.能在快節(jié)奏環(huán)境中高效工作，有良好的溝通和協(xié)作意識 ?? 學歷不限，但需提供過往項目成果或代碼倉庫作為能力佐證（如 GitHub、GitLab、個 人博客等）