岗位职责：

1、负责大规模语言模型（LLM）的微调、优化及部署，提升模型在垂直领域的性能。

2、结合知识图谱技术，构建领域知识增强的大模型应用，解决复杂语义理解与推理问题。

3、开发基于大模型与知识图谱的智能应用（如问答系统、推荐系统、自动化决策等）。

4、跟踪大模型前沿技术（如LoRA、P-Tuning、RLHF等），探索模型轻量化与落地方案。

5、参与数据治理与知识图谱构建，设计结构化与非结构化数据的融合方案。

任职要求：

一、大模型方向

1、精通Transformer架构及主流大模型（如GPT、LLaMA、ChatGLM等）的微调技术。

2、熟悉Prompt Engineering、Adapter tuning、RLHF等优化方法，有实际调参经验。

3、掌握Hugging Face、LangChain等生态工具，熟悉分布式训练框架（DeepSpeed、Megatron-LM）。

二、知识图谱方向

1、熟悉知识图谱构建全流程（实体抽取、关系抽取、图谱存储与推理）。

2、熟练使用Neo4j、Dgraph等图数据库，或Apache Jena等语义框架。

3、有基于大模型的知识抽取（如NER、RE）或图谱问答（KBQA）项目经验者优先。

三、编程与工具

1、精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，具备高性能代码优化能力。

2、熟悉Linux开发环境，掌握Docker/Kubernetes部署，了解CUDA加速。

加分项：

1、发表过NLP/知识图谱相关顶会论文（ACL、EMNLP等）。

2、熟悉多模态大模型（如Flamingo、BLIP-2）或图神经网络（GNN）。

3、有云计算平台（AWS/Azure/阿里云）大模型服务部署经验。

四、学历与经验：

计算机/人工智能相关专业本科及以上学历，5年以上工作经历，3年以上NLP或知识图谱项目经验。优秀的学习能力，能快速复现前沿论文并解决实际问题。