角色 - 数据工程师
经验要求 - 8年以上
主要职责：
设计、开发和部署生成式AI解决方案，包括LLM微调和基于RAG的架构以用于企业用例。
构建和优化从数据摄取到模型部署和监控的端到端ML/DL管道。
使用TensorFlow和PyTorch等框架开发和微调深度学习模型。
应用高级NLP技术处理文本分类、摘要、问答、实体提取和对话式AI等任务。
实施向量数据库和嵌入以用于语义搜索和检索用例。
评估模型性能，进行错误分析，并持续提高准确性、可扩展性和效率。
与产品经理、数据工程师和软件工程师合作，将业务问题转化为AI驱动的解决方案。
紧跟GenAI、LLM、NLP和深度学习领域的最新研究和行业趋势。
所需技能和资格：
扎实的机器学习和深度学习基础（监督、无监督和强化学习概念）。
具有生成式AI模型和LLM微调的实际经验（例如，LoRA、PEFT、提示微调）。
有构建基于RAG系统的经验，包括文档摄取、嵌入生成和检索管道。
深入了解NLP技术和基于Transformer的模型（例如，BERT、GPT、T5、LLaMA）。
精通Python和ML/DL框架，如PyTorch或TensorFlow。
具有向量数据库经验（例如，FAISS、Pinecone、Weaviate、Milvus）。
对模型评估、优化和实验有扎实理解。
有云平台（AWS、Azure或GCP）和ML部署工作流的经验。
具备强大的问题解决、分析和沟通能力。
优先/良好具备：
有MLOps工具和实践经验（CI/CD、模型监控、版本控制）。
了解分布式训练和性能优化。
有处理大规模非结构化数据的经验。
熟悉AI伦理、偏见和负责任的AI实践。
