AI工程师

能力要求：
1.大模型应用开发，参与大模型(如LLM、多模态模型)在NLP、CV等领域的应用落地，设计并优化业务场景解决方案。负责模型推理效率优化、部署及线上问题排查。
2.数据处理与挖掘：完成大规模数据的清洗、标注、特征工程及质量评估，支撑模型训练需求。
探索数据增强、数据合成等技术提升数据质量。
3.模型微调和训练： 参与模型的微调、优化及迭代，提升模型性能与泛化能力。跟踪前沿技术，探索模型架构改进及训练策略优化。
4.技术协作与文档：能提供AI应用培训支持，根据用户反馈，与项目团队紧密合作，迭代优化推动项目高效落地。

1. 熟练掌握Python编程，熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），具备模型训练、评估与调优经验。
2.熟悉自然语言处理（NLP）技术，包括文本分类、命名实体识别、语义匹配、生成式模型（如Transformer架构）等，有实际项目开发经验。
3.了解智能Agent技术（如多Agent系统、强化学习驱动的Agent），能设计智能体的交互逻辑与决策策略。
4.掌握向量数据库（如Chroma、Milvus）、知识图谱技术，熟悉大模型微调（如LoRA、Prompt Tuning）与部署工具（如LangChain、FastChat）。
5. 具备Linux系统操作能力，熟悉数据库（如MySQL、MongoDB）与缓存技术（如Redis），能处理非结构化文本数据