主要職責(zé)
- 探索LLM在船用發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)、制造及運(yùn)維領(lǐng)域的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景;
- 針對(duì)上述垂直領(lǐng)域設(shè)計(jì)專業(yè)術(shù)語(yǔ)和知識(shí)增強(qiáng)的Prompt;
- 設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)Prompt策略和技術(shù),以提升模型的回應(yīng)質(zhì)量和多樣性,解決模型常見(jiàn)問(wèn)題;
- 研究和跟蹤最新的自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展,將其應(yīng)用到Prompt系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化中;
- 編寫文檔和技術(shù)報(bào)告,分享Prompt系統(tǒng)的工作原理、設(shè)計(jì)思路和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
所需技能
- 在計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能或相關(guān)領(lǐng)域擁有碩士或以上學(xué)位;
- 具備深入的自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí),熟悉常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型;
- 有實(shí)際的Prompt系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn),熟悉常見(jiàn)的Prompt設(shè)計(jì)模式和技術(shù);
- 熟練使用編程語(yǔ)言和深度學(xué)習(xí)框架,如Python和TensorFlow/PyTorch等;
- 具備數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)建模技能,能夠處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)和進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析;
- 具備良好的問(wèn)題解決能力和創(chuàng)新思維,能夠提出和實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造性的Prompt系統(tǒng)解決方案;
- 良好的團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力,能夠與多學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作,并有效傳達(dá)技術(shù)概念和結(jié)果;
- 有RAG(檢索增強(qiáng)生成)、Agent工作流開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
- 有科研背景和發(fā)表相關(guān)論文的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。