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崗位職責：

1、LLM應用開發與優化
負責大語言模型（LLM）相關應用的開發、優化和部署，包括但不限于問答系統、智能對話、內容生成等場景。
設計和實現基于LLM的復雜應用流程，如檢索增強生成（RAG）、多輪對話系統、任務自動化（Agent）等。
優化LLM應用的性能，包括響應速度、準確性和用戶體驗。
2、技術棧集成與工具使用
熟練使用LangChain、LangGraph等LLM應用框架，構建高效、可擴展的應用流程。
集成向量數據庫實現高效的文本檢索和相似性搜索?？焖俅罱ê筒渴餖LM應用。
數據處理與模型集成 ，負責數據的收集、清洗和預處理，構建高質量的訓練和測試數據集。
實現文本嵌入（Embedding）模型的集成與應用，提升文本表示的質量。
結合外部知識庫或API，增強LLM的能力，實現更精準的問答和推理。
3、Prompt設計與模型調優
設計高效的提示詞（Prompt），提升LLM的輸出質量和穩定性。
對LLM的輸出進行評估和優化，解決模型生成中的偏見、錯誤或不一致問題。
4、團隊協作
與產品經理、技術總監等團隊成員緊密合作，理解業務需求并轉化為技術方案。
參與項目的全生命周期管理，包括需求分析、技術設計、開發實現、測試部署和運維支持。
編寫清晰的技術文檔，分享技術經驗和實踐，提升團隊整體技術水平。

技能要求：
1、精通Python編程，具備扎實的算法和數據結構基礎。
熟悉常用深度學習框架，如PyTorch，能夠獨立完成模型訓練、調優和部署。
了解Transformer架構及其在自然語言處理（NLP）中的應用。
2、深入了解大語言模型（LLM）的應用框架，包括但不限于LangChain、LangGraph、LlamaIndex等
掌握LLM相關技術棧，如：
Embedding技術：熟悉文本嵌入模型，能夠實現文本向量化表示。
向量數據庫（Vector DB）：熟練使用Pinecone、Weaviate、Milvus、FAISS等向量數據庫，實現高效的相似性搜索和數據存儲。
檢索增強生成（RAG）：具備RAG架構的實際應用經驗，能夠結合LLM與外部知識庫實現高質量的問答系統。
Agent技術：熟悉LLM驅動的Agent開發，能夠設計并實現多輪對話、任務規劃和自動化工作流。
了解LLM的微調（Fine-tuning）技術，包括LoRA、QLoRA等高效微調方法。
3、熟練掌握LangChain和LangGraph，有實際項目經驗，能夠構建復雜的LLM應用流程。
熟悉Dify、Coze等LLM應用開發平臺，能夠快速搭建和部署LLM應用。熟悉基于docker的部署
具備LLM應用的全流程開發經驗，包括需求分析、數據處理、模型集成、性能優化和部署上線。
4、熟悉Prompt Engineering，能夠設計高效的提示詞（Prompt）以提升LLM的輸出質量。
了解LLM的評估方法，能夠設計并實施對模型性能的評估和測試。
5、具備良好的溝通能力和團隊協作精神，能夠與產品、設計、工程等多部門高效合作。
具備較強的學習能力和問題解決能力，能夠快速掌握新技術并應用于實際項目。
對AI技術有熱情，關注行業前沿動態，能夠主動提出創新性解決方案。