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1、負(fù)責(zé)多模態(tài)數(shù)據(jù)的標(biāo)注與清洗，結(jié)合應(yīng)用場景提煉特征標(biāo)簽，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合模型訓(xùn)練需求。
2、使用機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等）進(jìn)行模型訓(xùn)練，參與領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ偷牡鷥?yōu)化。分析訓(xùn)練結(jié)果，通過調(diào)整算法參數(shù)提升模型準(zhǔn)確率。
3、梳理業(yè)務(wù)流程與需求，設(shè)計(jì)AI模型應(yīng)用場景，針對高頻問題優(yōu)化模型輸出，推動模型落地與效果驗(yàn)證。
4、跟蹤AI技術(shù)前沿（如大模型微調(diào)、多模態(tài)訓(xùn)練），探索新技術(shù)在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用，提升模型性能與用戶體驗(yàn)。
5、構(gòu)建模型訓(xùn)練、測試、部署的自動化流程，保障迭代效率，設(shè)計(jì)模型性能監(jiān)控體系。
6、負(fù)責(zé)本地化知識庫全生命周期管理，包括知識沉淀、結(jié)構(gòu)化加工、檢索模型優(yōu)化及用戶反饋迭代，定期輸出知識庫使用報(bào)告，指導(dǎo)業(yè)務(wù)部門補(bǔ)充知識資產(chǎn)。
7、結(jié)合NLP技術(shù)（如語義匹配、向量檢索）優(yōu)化檢索策略，提升準(zhǔn)確率與召回率。訓(xùn)練領(lǐng)域?qū)Ｓ脵z索模型，迭代模型參數(shù)。
8、深入理解業(yè)務(wù)需求，針對不同場景設(shè)計(jì)定制化提示詞模板，結(jié)合用戶畫像和使用場景，優(yōu)化提示詞的引導(dǎo)邏輯（如多輪對話策略、追問機(jī)制等），針對大語言模型設(shè)計(jì)高效提示詞框架。
9、深度參與產(chǎn)品開發(fā)全流程，包括需求分析、原型設(shè)計(jì)、開發(fā)聯(lián)調(diào)、測試驗(yàn)證及上線驗(yàn)收，確保產(chǎn)品質(zhì)量與穩(wěn)定性。