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工作职责：
1.负责大模型（如LLM）的开发、优化与应用落地，包括但不限于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的开发与优化，实现高质量的文本生成与知识检索能力。
2.深入参与大模型的微调（Fine-tuning）工作，根据具体业务需求，通过Prompt工程设计高效的Prompt模板，提升模型在特定任务上的性能。
3.构建与维护知识库，实现知识的高效存储、检索与更新，为大模型提供丰富的知识支持，提升模型的知识性和准确性。
4.使用Python或Java语言进行大模型相关项目的开发工作，包括但不限于模型训练、推理、部署等环节。
5.跟踪大模型领域的前沿技术，结合公司业务需求进行技术探索与创新，推动大模型技术在业务中的应用与发展。
6.与团队成员紧密合作，完成大模型项目的开发任务，确保项目按时交付并达到预期效果。

技能要求：
1. 熟练掌握Python或Java编程语言，具备扎实的编程基础和良好的代码规范。
2.理解大模型（如Transformer架构）的工作原理，具备大模型微调（Fine-tuning）的实际经验，能够根据业务需求对模型进行有效的优化。
3.熟悉RAG开发流程，包括检索模块（Retrieval）的设计与优化、生成模块（Generation）的训练与调优，以及两者之间的协同工作。
4. 精通Prompt工程，能够设计高效、精准的Prompt模板，提升大模型在特定任务（如文本分类、问答系统、文本生成等）上的性能。
5.具备知识库构建经验，熟悉知识图谱、文档数据库等知识存储技术，能够为大模型提供高质量的知识支持。
学习与沟通能力
1.对大模型领域的新技术、新方法有较强的学习能力，能够快速掌握并应用到实际工作中。
2.具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够与不同背景的团队成员（如产品经理、业务人员等）进行有效沟通与协作。

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