崗位職責： 1、負責大規模語言模型（LLM）的微調、優化及部署，提升模型在垂直領域的性能。 2、結合知識圖譜技術，構建領域知識增強的大模型應用，解決復雜語義理解與推理問題。 3、開發基于大模型與知識圖譜的智能應用（如問答系統、推薦系統、自動化決策等）。 4、跟蹤大模型前沿技術（如LoRA、P-Tuning、RLHF等），探索模型輕量化與落地方案。 5、參與數據治理與知識圖譜構建，設計結構化與非結構化數據的融合方案。 任職要求：技術能力： 大模型方向 1、精通Transformer架構及主流大模型（如GPT、LLaMA、ChatGLM等）的微調技術。 2、熟悉Prompt Engineering、Adapter tuning、RLHF等優化方法，有實際調參經驗。 3、掌握Hugging Face、LangChain等生態工具，熟悉分布式訓練框架（DeepSpeed、Megatron-LM）。 知識圖譜方向 1、熟悉知識圖譜構建全流程（實體抽取、關系抽取、圖譜存儲與推理）。 2、熟練使用Neo4j、Dgraph等圖數據庫，或Apache Jena等語義框架。 3、有基于大模型的知識抽取（如NER、RE）或圖譜問答（KBQA）項目經驗者優先。 編程與工具 1、精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，具備高性能代碼優化能力。 2、熟悉Linux開發環境，掌握Docker/Kubernetes部署，了解CUDA加速。 加分項： 1、發表過NLP/知識圖譜相關頂會論文（ACL、EMNLP等）。 2、熟悉多模態大模型（如Flamingo、BLIP-2）或圖神經網絡（GNN）。 3、有云計算平臺（AWS/Azure/阿里云）大模型服務部署經驗。 學歷與經驗： 計算機/人工智能相關專業碩士及以上學歷，5年以上工作經歷，3年以上NLP或知識圖譜項目經驗。優秀的學習能力，能快速復現前沿論文并解決實際問題。