崗位職責：1.負責收集、清洗和標注模型微調(diào)所需的各類數(shù)據(jù)，根據(jù)不同模型的特點和業(yè)務場景需求，制定合理的數(shù)據(jù)處理方案，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量滿足微調(diào)要求。2. 依據(jù)業(yè)務選擇合適的基礎模型（如LLM、CV模型等），設計并執(zhí)行模型微調(diào)策略，包括參數(shù)調(diào)整、訓練流程優(yōu)化、超參數(shù)搜索等，提升模型在特定任務上的性能指標（如準確率、召回率、困惑度等）。3. 對微調(diào)后的模型進行全面評估與驗證，分析模型的優(yōu)缺點，針對存在的問題進行迭代優(yōu)化，確保模型的穩(wěn)定性、可靠性和有效性。4. 負責RAG系統(tǒng)的整體架構設計，包括檢索模塊、知識庫構建、大模型選型，以及RAG系統(tǒng)的日常維護與監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)運行過程中出現(xiàn)的問題，根據(jù)業(yè)務反饋進行功能迭代和性能優(yōu)化。5. 參與日常項目需求分析，制定技術方案并推動落地實施。要求：1、?本科及以上學歷，3年以上產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗；2、具有人工智能領域經(jīng)驗、良好的python代碼開發(fā)能力，對機器學習、深度學習有深入理解，有完整NLP項目開發(fā)經(jīng)驗；3、熟練掌握NLP算法和技術，掌握文本清洗技術、熟練掌握pytorch或tensorflow等深度學習框架，熟悉transformers原理，掌握國產(chǎn)深度學習框架，如mindspore、paddlepaddle等；4、熟練掌握linux系統(tǒng)，熟悉docker部署方法；熟練掌握RabbitMQ/kafka，了解redis、es，熟練使用至少一種noSQL數(shù)據(jù)庫；5、?溝通協(xié)調(diào)與團隊協(xié)作能力強，能吃苦耐勞，具備問題解決能力與高度責任心；6、?有人工智能、大模型項目經(jīng)驗者優(yōu)先。

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