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1、負(fù)責(zé)構(gòu)建通用智能體平臺，例如通用智能體構(gòu)建、知識庫RAG問答、自動化文本摘要、文本/多模態(tài)內(nèi)容生成等工作
2、熟悉各個部門業(yè)務(wù)邏輯，對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)清洗。使AI智能體回答更精準(zhǔn)
3、熟悉深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化智能體的學(xué)習(xí)與推理能力，提升其性能和準(zhǔn)確性。
4、與跨部門團(tuán)隊緊密合作，包括產(chǎn)品、設(shè)計等，確保智能體開發(fā)符合業(yè)務(wù)需求和用戶體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)
5、對智能體進(jìn)行測試、調(diào)試和優(yōu)化，及時解決開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題。
6、將外部工具（如搜索引擎、計算器、數(shù)據(jù)庫接口等）集成到智能體中，增強(qiáng)功能多樣性。
7、結(jié)合業(yè)務(wù)場景探索大模型、RAG、MCP等新技術(shù)應(yīng)用，設(shè)計AI賦能業(yè)務(wù)的創(chuàng)新解決方案，推動技術(shù)邊界拓展。
技能要求
1、本科及以上學(xué)歷，軟件工程、計算機(jī)科學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)；
2、熟練掌握Python（主流開發(fā)語言），熟悉C/C++（高性能部署場景）；
3、熟練掌握數(shù)據(jù)分析工具，如 Python 的 pandas、numpy 等，具備數(shù)據(jù)建模和分析能力、數(shù)據(jù)清洗能力；
4、熟悉數(shù)據(jù)標(biāo)注工具（如LabelImg、LabelStudio）及數(shù)據(jù)集管理（如COCO、ImageNet）；
5、熟悉至少一種主流框架：PyTorch、TensorFlow/Keras、飛槳（PaddlePaddle）；
6、熟悉大模型微調(diào)技術(shù)：LoRA/QLoRA、SFT（監(jiān)督微調(diào)），有Llama-Factory、vLLM、DeepSpeed等框架經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
7、掌握模型部署工具：TensorRT、ONNX、OpenVINO、ncnn/MNN（移動端部署）；
8、NLP/LLM：智能問答系統(tǒng)、企業(yè)知識庫（RAG）、AI Agent開發(fā)；
9、大模型應(yīng)用：開源模型（如Baichuan、Qwen、Llama）微調(diào)及行業(yè)適配能力
10、2年以上應(yīng)用開發(fā)、維護(hù)經(jīng)驗(yàn)。