|
|
| |
| |
职位描述 用小程序查看更多 |
|
1、算法研发与微调：负责大语言模型（LLM）的研发与深度优化，包括但不限于SFT（指令微调）、LoRA/QLoRA（高效微调）、RLHF（强化学习）等方案的实施。
2、应用架构落地：设计并实现基于RAG（检索增强生成）架构的AI应用，优化向量检索、重排序（Rerank）及PromptEngineering，提升业务场景下的回答精度。
3、工程化衔接：与后端工程团队深度协同，参与模型推理加速、高并发Serving架构设计，解决模型在生产环境中的首token延迟、吞吐量等性能难题。
4、Agent与工作流设计：基于LangChain、LangGraph或原生架构开发高度智能的AIAgent和复杂自动化工作流，构建具有反思、规划能力的AI原生应用。 |
|
| |
|
|
| |
|
