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崗位職責 1. 大模型微調與優(yōu)化 - 基于業(yè)務場景（如對話理解、知識垂直領域適配），對GPT、Qwen3、DeepSeek、豆包1.5等主流大模型進行針對性微調，提升模型效果。 - 構建并持續(xù)優(yōu)化RAG增強知識庫系統(tǒng)，結合向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Pinecone）實現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)檢索與融合。 2. 智能體（Agent）系統(tǒng)開發(fā) - 基于MCP協(xié)議開發(fā)多智能體協(xié)作系統(tǒng)，使用Cursor、Trae等工具配置與維護Agent生態(tài)，設計自動化任務流程。 - 探索基于AIGC的多模態(tài)內容生成框架（Stable Diffusion/ControlNet/VAE/Adapters），實現(xiàn)圖文/視頻生成場景的工程化落地。 3. Coze工作流與應用開發(fā) - 使用Coze平臺快速構建自動化工作流，推動從知識問答、數(shù)據(jù)處理到復雜任務執(zhí)行的全鏈條開發(fā)。 - 對接企業(yè)級業(yè)務需求（如智能客服、數(shù)據(jù)分析），設計可擴展的Agent應用場景與交互邏輯。 4. 文檔處理與數(shù)據(jù)清洗 - 開發(fā)并維護PDF/Word與Markdown格式的精準轉換組件，保障結構化內容遷移可靠性。 - 構建高并發(fā)數(shù)據(jù)處理流水線，支持文本、表格等文檔內容的抽取與向量化。 5. 行業(yè)技術研究與實踐 - 跟蹤Agent系統(tǒng)演進、多模態(tài)模型迭代，輸出技術白皮書、案例研究或內部技術方案。 - 主導模型部署與調優(yōu)（Dify等框架），推動從研發(fā)到生產環(huán)境的全流程落地。 6. 自動化場景拓展（優(yōu)先方向） - 開發(fā)QQ群/社交平臺信息實時監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)自動化任務觸發(fā)與用戶交互邏輯（如加好友、關鍵詞響應）。 --- 任職要求 1. 核心技術硬實力 - 精通大模型微調技術（LoRA/P-Tuning/全量微調），具備高質量垂直領域模型調優(yōu)經驗； - 熟練掌握Coze工作流設計，能獨立完成與第三方API/數(shù)據(jù)庫/模型的集成開發(fā)； - 深度掌握LangChain/Haystack/Dify等主流框架，熟悉模型服務部署（如vLLM/Triton/Kubernetes）。 2. Agent系統(tǒng)工程化能力 - 熟悉MCP協(xié)議規(guī)范，完成過基于Cursor/Trae的智能體Agent編排與聯(lián)調； - 有Agent任務分發(fā)、記憶存儲、工具鏈協(xié)同等模塊的實戰(zhàn)開發(fā)經驗； - 掌握多智能體對話編排與監(jiān)控技術，持續(xù)優(yōu)化Agent行為穩(wěn)定性。 3. 多模態(tài)與工具鏈拓展 - 熟悉Stable Diffusion/ControlNet/VAE等擴散模型框架，具備文生圖/圖生視頻的工作流開發(fā)能力； - 有自動化文檔結構轉換（PDF→Markdown）、復雜版式還原的技術方案設計經驗。 4. 加分項 ★ 擁有微信/QQ/釘釘?shù)壬缃黄脚_自動化生態(tài)開發(fā)經驗（如機器人監(jiān)聽、好友協(xié)議處理）； ★ 獨立輸出過技術決策級行業(yè)研究報告或開源項目作者； ★ 在多模態(tài)模型壓縮（如量化）、跨模態(tài)對齊調優(yōu)、零樣本遷移方面有創(chuàng)新實踐。