崗位職責
1、大模型本地化部署與優(yōu)化
-負責本地大模型（LLM）的部署、微調及性能優(yōu)化，結合自有數(shù)據(jù)庫（用戶信息、生物數(shù)據(jù)等）構建檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)。
-設計并實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理流程，包括文本分割、向量化（Embedding）、索引構建與高效檢索。
2、場景化功能開發(fā)
-開發(fā)特殊場景功能模塊（如計時器、鬧鐘、備忘錄、菜譜推薦、語音快捷操作等），實現(xiàn)用戶需求與系統(tǒng)服務的無縫銜接。
-優(yōu)化用戶意圖理解能力，提升信息檢索精度及多模態(tài)輸出（文本/圖片/鏈接）的適配性。
3、系統(tǒng)調優(yōu)與創(chuàng)新
-解決噪聲檢索、上下文推理、索引分片等技術難點，設計查詢重排、過濾及轉換策略。
-構建支持長對話上下文的聊天引擎，整合實時檢索與歷史對話緩存。
4、跨團隊協(xié)作
-與語音交互、應用開發(fā)團隊協(xié)作，推動大模型能力在終端產品的落地。
任職要求
1、核心技術能力
-精通大模型技術棧（如Hugging Face、LangChain），熟悉RAG全流程開發(fā)；
-熟練使用向量數(shù)據(jù)庫（Faiss、Milvus等）及檢索優(yōu)化技術（如分片索引、相似度重排）；
-掌握NLP核心技術：意圖識別、文本生成、多模態(tài)輸出設計；
-熟悉Python，具備分布式系統(tǒng)開發(fā)經驗，了解PyTorch/TensorFlow框架。
2、加分項
-有語音交互系統(tǒng)（ASR/TTS）或多模態(tài)大模型開發(fā)經驗；
-主導過開源項目或在頂級會議（ACL、EMNLP等）發(fā)表論文。