岗位职责：
1. 模型优化与应用：负责大语言模型（LLM）的蒸馏、微调、RAG（检索增强生成）等技术优化，提升模型在工业领域特定任务中的性能，如专业知识问答、数据分析等。
2. 知识库构建与集成：结合工业领域专业知识，构建和优化知识库，确保模型能够准确理解并回答领域相关问题。
3. 数据分析与推理：实现模型对指定内容的深入分析，按照特定思维方式（如逻辑推理、因果分析等）生成高质量的分析结果，进行COT思维链优化。
4. 跨数据库操作：开发并优化模型与多数据库的交互能力，支持对数据的增删改查操作，确保数据的高效管理和调用。
5. 工业场景落地：将优化后的模型应用于工业生产领域，解决实际业务问题，提升生产效率和质量。
6. 跨团队协作：与产品、软硬件开发等团队紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案，推动项目落地。
任职要求：
1. 经验背景：计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业背景，有完整agent项目开发经历，有大模型优化、工业领域AI应用经验、具备知识库构建、数据增强或跨数据库操作相关经验优先。
2. 技术能力：
· 熟悉大语言模型（如deepseek、GPT、LLaMA等）的微调、蒸馏相关技术；
· 熟悉RAG技术，如检索模块、生成模块、联合训练以及外部知识源的利用；
· 熟练掌握Python，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架；
· 具备数据库操作经验（如SQL、NoSQL），具备向量数据（milvus）、图数据库（neo4J）项目经验，了解跨数据库交互技术；
· 熟悉自然语言处理（NLP）和数据分析相关算法。
3. 团队合作和问题解决：良好的沟通能力和团队协作精神，能够与跨职能团队高效合作，能够独立解决复杂技术问题，具备较强的逻辑思维和创新能力。