岗位描述
岗位描述：负责提示工程相关工作，设计、测试和优化高质量Prompt，引导模型生成稳定、准确、符合预期的结果，探索最佳交互范式；协助收集和清洗数据，参与大模型后训练工作，并对模型效果进行评估和分析，持续迭代优化；参与利用检索增强生成（RAG）技术构建企业级知识库问答系统，或探索和实践基于大模型的Agent技术，赋予模型规划、调用工具和解决复杂任务的能力；跟踪大模型领域最新技术动态和学术论文，将前沿算法和技术应用到实际项目中；撰写清晰的技术文档，记录实验过程和结果，分享发现与见解。 岗位要求：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、数学等相关专业的在校本科生、硕士研究生或博士研究生；具备扎实的Python编程能力，熟悉常用的数据结构和算法；熟悉机器学习、深度学习的基本概念，了解自然语言处理（NLP）的常用技术和模型，如Transformer；对大模型和AIGC技术有强烈兴趣和热情，具备优秀的自我学习能力和问题解决能力；具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达自己的想法；保证每周至少实习5天，能持续实习3个月以上者优先。加分项包括：有使用LangChain、LlamaIndex、Transformers等大模型相关框架或库的经验；了解或实践过大模型Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG等技术；有个人技术博客、活跃的GitHub账号，或参加过Kaggle、天池等数据科学竞赛并取得优异成绩；在GitHub上有与AIGC、LLM相关的个人项目或贡献；对Agent、多模态等前沿方向有深入了解。