2.根据业务需求，设计和实现基于大模型的解决方案，如文本生成、对话系统、知识问答等。
3.开发基于大模型的知识库构建、检索增强生成系统及相关应用。
4.研究并探索大模型在不同业务场景中的创新性应用。
5.与产品、数据团队协作，完成模型部署和效果评估

2.工作经验：3年以上机器学习/深度学习相关经验，1年以上大模型应用或微调经验。
3.技术要求：
（1）熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备扎实的编程能力（Python为主）；
（2）熟悉常见的大模型架构（如Transformer、GPT、BERT等），了解其原理和实现细节；
（3）具备大模型微调经验，熟悉LoRA.P-Tuning、Adapter等微调技术；
（4）熟悉提示工程（Prompt Engineering）和少样本学习（Few-shot Learning）；
（5）熟悉大模型的推理优化技术，如量化、剪枝、蒸馏等技术，能够优化模型性能并降低资源消耗。
（6）熟悉常见的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、文本生成、对话系统等；
（9）熟练使用Java或Python开发服务端应用。