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1、算法研發(fā)與優(yōu)化：參與大語言模型（LLM）的微調(diào)與適配，針對業(yè)務(wù)場景（如智能客服、文本生成）優(yōu)化模型性能；設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Transformer的文本分類、實(shí)體識別、情感分析等NLP任務(wù)解決方案；探索RAG（檢索增強(qiáng)生成）、Agent（智能體）等前沿技術(shù)，提升模型在復(fù)雜場景中的表現(xiàn)。?
2、數(shù)據(jù)處理與特征工程?：負(fù)責(zé)多源文本數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注與預(yù)處理，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；設(shè)計(jì)文本特征提取方法（如詞向量、句向量、主題模型），提升模型輸入質(zhì)量。
3?、模型部署與性能調(diào)優(yōu)?：將訓(xùn)練好的模型工程化落地，通過量化、剪枝等技術(shù)優(yōu)化推理速度；
監(jiān)控模型線上效果，分析數(shù)據(jù)分布變化，迭代優(yōu)化模型參數(shù)。
?4、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作?：與產(chǎn)品、開發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密合作，將算法能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)功能；
輸出技術(shù)文檔，包括算法設(shè)計(jì)思路、實(shí)驗(yàn)報告及性能評估結(jié)果。

任職資格：

1、技術(shù)能力?：熟練掌握Python編程，熟悉PyTorch/TensorFlow框架；
理解NLP基礎(chǔ)任務(wù)（如詞性標(biāo)注、句法分析、語義理解）及常用模型（如BERT、GPT、T5）；
有文本分類、命名實(shí)體識別、機(jī)器翻譯等實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
?2、工具與資源?：熟悉Hugging Face、LangChain等NLP工具鏈；
有使用GPU集群（如A100/H100）進(jìn)行大規(guī)模模型訓(xùn)練的經(jīng)驗(yàn)者加分。
3、熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)學(xué)習(xí)等前沿領(lǐng)域優(yōu)先；