岗位职责：
1.利用LLM结合NLP技术进行智能文本解析与结构化转换，搭建文本预处理工作流，进行数据清洗、分词、去重、隐私脱敏及Token消耗优化等；
2.基于LLM应用开发框架（如LangChain/AutoGen等）进行AI智能体的开发与任务编排，实现复杂文本任务的自动化拆解；
3.负责Prompt Engineering的深度优化，通过CoT等技巧解决复杂语义理解问题，同时搭建轻量级的RAG流程，解决长文本解析中的上下文限制与幻觉问题；
4.针对高校领域的行业数据进行小规模的模型微调（SFT+LoRA）以提升特定场景的应用效果；
5.利用机器学习、深度学习及大模型技术，对海量用户数据进行深度挖掘与分析，构建动态、精准的用户画像和标签体系，从复杂非结构化数据中识别潜在业务机会并推动模型技术落地；
6.负责模型的训练、蒸馏、裁剪、调优等工作，探究大模型在特定领域的技术实现；
7.负责模型服务的API化封装与部署（Docker/FastAPI），保证接口的响应速度和高可用性。
任职资格：
1.本科及以上学历，精通Python，3年以上深度学习相关经验，计算机科学、人工智能、机器学习、统计学、应用数学等相关专业；
2.熟练掌握Pytorch、Tensorflow框架，有较强的编码能力，熟悉LangChain、LlamaIndex等应用开发框架和RAG技术；
3.熟悉Transformer、BERT、GPT等大模型的基本原理和架构，熟悉主流大模型API特性（Context Window,Function Calling），了解提示词工程和向量数据库（Milvus/ChromaDB等），能通过Prompt和工程手段解决Bad Case；
4.熟练使用Pandas/Numpy进行数据处理，熟悉列式存储与数据分片、OLAP基本原理；了解 OCR 技术（PDF/表格/图片解析）或Data Agent，有爬虫或大规模数据清洗经验；
5.至少精通一种Web框架（FastAPI/Django），了解中间件、认证鉴权、限流与安全加固（CSRF、SQL 注入、敏感信息保护等）；
6.有 NLP 相关项目经验，熟悉大模型主流应用范式（知识问答、文本理解、文档解析、实体识别、智能调度、AIGC交互式对话产品研发等）；
7.逻辑思维能力强，善于主动沟通，有强烈的责任心和团队协作精神。
加分项：
1.有行业级智能AI助手类项目经验者优先，深入了解情感识别、TTS、ASR等技术实现；
2.有大型企业级应用平台类项目开发经验者优先；
3.有高校数据整合、数据建模及相应大模型落地经验者优先。