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1.人工智能應(yīng)用開發(fā)： 負(fù)責(zé)大模型智能體應(yīng)用在業(yè)務(wù)場景中的開發(fā)工作，將大模型的能力與實(shí)際業(yè)務(wù)需求相結(jié)合，并結(jié)合視覺、語音、OCR等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建構(gòu)建智能體應(yīng)用，負(fù)責(zé)智能體應(yīng)用功能迭代和優(yōu)化，確保產(chǎn)品的技術(shù)領(lǐng)先性和用戶體驗(yàn) 2.模型開發(fā)與優(yōu)化： 主導(dǎo)AI大模型及其他模型（大語言模型/視覺-語言模型）的訓(xùn)練調(diào)優(yōu)及部署落地，針對業(yè)務(wù)場景優(yōu)化模型性能（推理速度、內(nèi)存占用等），實(shí)現(xiàn)模型輕量化（如量化、剪枝、蒸餾），探索前沿技術(shù)（如MoE、RLHF、長上下文建模）提升模型效果； 負(fù)責(zé)大模型的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)及遷移學(xué)習(xí)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行模型定制化開發(fā)，提升模型在特定場景下的表現(xiàn)。 3.工程化支持： 搭建高可用數(shù)據(jù)處理Pipeline（清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)），開發(fā)模型服務(wù)框架，支持高并發(fā)推理及動態(tài)擴(kuò)縮容； 與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動算法在業(yè)務(wù)場景中的落地，確保模型的高效部署和穩(wěn)定運(yùn)行。 4.算法研究與落地： 研發(fā)核心算法（如預(yù)訓(xùn)練、提示工程、模型對齊），解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的技術(shù)瓶頸，設(shè)計(jì)高效的分布式訓(xùn)練方案（數(shù)據(jù)/模型并行），提升千億級參數(shù)模型的訓(xùn)練效率； 構(gòu)建自動化評估體系，量化模型在垂類場景中的表現(xiàn)，推動算法在搜索、推薦、對話等場景的落地。 5.技術(shù)前瞻性探索： 跟蹤LLM、Agent、AIGC等領(lǐng)域最新進(jìn)展，主導(dǎo)技術(shù)選型，參與開源社區(qū)貢獻(xiàn)，推動內(nèi)部技術(shù)成果轉(zhuǎn)化； 探索大模型與AI應(yīng)用開發(fā)的前沿技術(shù)，推動技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)場景的結(jié)合。