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工作職責：
（1）具備從0到1大模型算法部署、推理、微調(diào)等人工智能框架能力；
（2）負責對模型進行微調(diào)/訓練，包括主流大模型 qwen、glm、deepseek 等和常 見 embeding 模型等；
（3）領(lǐng)銜構(gòu)建AIGC等領(lǐng)域模型，結(jié)合SFT/RLHF方向的前沿算法持續(xù)提升業(yè)務效果；
（4）大模型微調(diào)與優(yōu)化：使用 LLaMA Factory、Llama.cpp 和 Unsloth 工具對 LLM 進行高效微調(diào)，運用 LORA、QLORA 等技術(shù)優(yōu)化模型性能，特別是在資源受限環(huán)境中確保高效運作；
（5）掌握RAG檢索增強生成技術(shù)，能夠結(jié)合醫(yī)學知識庫、病例數(shù)據(jù)實時生成高質(zhì)量的臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）內(nèi)容；
（6）使用 Agent 技術(shù)構(gòu)建智能醫(yī)療助手系統(tǒng)，能夠自主執(zhí)行醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、患者咨詢、健康管理等任務；
（7）開展對大模型應用落地的技術(shù)應用和研究；

任職資格：
（1）自然語言處理、機器學習、人工智能等相關(guān)專業(yè)；
（2）熟練使用Tensorflow、Pytorch等深度學習框架，扎實的編程基礎(chǔ)，具備獨立的算法實現(xiàn)能力；
（3）具備大模型算法知識，有實際模型的部署、推理、微調(diào)、RAG、Agent、AIGC等應用場景經(jīng)驗者優(yōu)先；
（4）對大模型推理框架，如 vllm trt-llm 有開發(fā)使用經(jīng)驗者優(yōu)先；有大模型推理加速優(yōu)化經(jīng)驗的優(yōu)先（量化 蒸餾）；
（5）熟悉 Python、C++等編程語言，具備扎實的編程功底；
（6）了解常用的 llm 中間件向量數(shù)據(jù)庫（milvus pinecone faiss）gpt-cache 以及護欄技術(shù)；
（7）有開源項目研發(fā)經(jīng)驗的優(yōu)先；
（8）責任心強，具備良好的問題分析及解決能力，團隊合作能力；