岗位描述
深入探索大模型落地应用，如基于大模型的AI邀约，分析业务问题并采用合适技术解决；负责Prompt Engineering、RAG、Agent等方案的实现与调优，包括Prompt优化、检索效果与性能优化，并结合前后处理方法提升效果；通过预训练、微调、强化学习等方式持续提升大模型效果，参与数据收集与预处理、训练代码实现、模型训练、评测和调优；开展中外主流大模型的系统化测试评估，包括响应速度、通用能力和场景应用能力，并探索将大模型引入测试评估工作的方法；推动大模型在智能外呼、智能客服中的落地应用，并开展前沿技术及应用研究。要求计算机科学或相关学科背景，熟练使用Python和PyTorch进行模型训练优化，具备基于Llama、Qwen、ChatGLM等主流开源大模型的研究或应用实践经验，对主流大语言模型有深入理解，实习时间3个月以上且每周到岗5天；有相关论文发表经验者优先。