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·核心職責(zé) 1、負責(zé) RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系統(tǒng)在業(yè)務(wù)場景（如智能客服、知識問答）中的設(shè)計、開發(fā)、調(diào)優(yōu)與部署，提升回答準確性和相關(guān)性。 2、設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化基于大模型的 Agent 智能助手（醫(yī)療）系統(tǒng)，實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)自動化與用戶意圖理解。。 3、負責(zé)企業(yè)內(nèi)部知識庫的智能化構(gòu)建、管理、更新與檢索優(yōu)化，支撐RAG等應(yīng)用。 4、負責(zé)知識圖譜的構(gòu)建、維護與應(yīng)用開發(fā)，包括實體識別、關(guān)系抽取、圖譜存儲（如Neo4j, NebulaGraph）與推理，提升結(jié)構(gòu)化知識利用效率 5、工作內(nèi)容涵蓋但不限于：模型選型與集成、Prompt 工程優(yōu)化與模板管理、模型微調(diào)（Fine-tuning）與適配、模型推理加速技術(shù)探索（如量化、剪枝、更高效的推理框架）、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、清洗與增強能力建設(shè)、模型監(jiān)控與評估體系搭建。 ·任職要求 必備經(jīng)驗： 2年以上大模型 (LLM) 相關(guān)研發(fā)或應(yīng)用落地經(jīng)驗（如RAG、Agent、微調(diào)、Prompt工程、模型部署等）。 核心技術(shù)： 1、了解 Transformer 架構(gòu)及大模型核心原理。 2、熟悉主流開源大模型（如 LLaMA 系列、ChatGLM、Qwen、Baichuan、GPT 等）的特性、使用及生態(tài)工具。 3、精通 RAG 技術(shù)棧，熟悉 LangChain、LlamaIndex 等主流框架的原理、使用與優(yōu)化。 4、熟悉知識圖譜技術(shù)：了解常用開源框架（如Neo4j,NebulaGraph,, DGL-KE, OpenSPG, PyKEEN 等）,掌握知識抽取、融合、存儲、查詢與推理的基本方法。 5、掌握 Prompt Engineering 原則與高級技巧。 6、具備模型微調(diào)（Fine-tuning）的實踐經(jīng)驗（如 LoRA, P-Tuning，sft，RLHF 等）。 7、了解模型推理優(yōu)化和加速技術(shù)（如量化、vLLM、TGI 等）。 8、熟悉 Python 及相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)庫（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, scikit-learn, pandas, numpy 等）。 9、具備良好的數(shù)據(jù)處理和清洗能力。 加分項： 1、持有數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理相關(guān)資質(zhì)證書（如 CDMP, CCP 數(shù)據(jù)工程師等）。 2、有大模型平臺產(chǎn)品或系統(tǒng)從0到1的落地經(jīng)驗。 3、在知識圖譜構(gòu)建、NLP 信息抽取（NER, RE）方面有實際項目經(jīng)驗。 4、有模型預(yù)訓(xùn)練經(jīng)驗 5、熟悉向量數(shù)據(jù)庫（如 Milvus, Pinecone, Weaviate, pgvector 等）的原理與應(yīng)用。 6、有云平臺（AWS, Azure, GCP, 阿里云）上部署和管理大模型的經(jīng)驗。 7、掌握前端vue或者后端java開發(fā)語音 軟技能： 1、優(yōu)秀的分析、解決問題能力和學(xué)習(xí)能力。 2、良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。 3、對用戶體驗和技術(shù)細節(jié)有追求，有責(zé)任心和自驅(qū)力。 4、能在快節(jié)奏環(huán)境中工作，按時高質(zhì)量交付任務(wù)。 ·學(xué)歷要求 電子信息/軟件工程、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的研究生及以上學(xué)歷,優(yōu)秀的應(yīng)屆研究生/博士/碩士畢業(yè)生可單獨評估。 以上符合者，請直接 伽窩威星 axszqhdzw 加的時候備注崗位名稱 私聊不回