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优化大型语言模型（LLMs），以引导其输出朝向高质量和相关上下文的回应，利用领域知识。设计综合系统，包括LLMs或LLM应用。为生成式人工智能模型制定有效的提示，并使用完整的技术堆栈开发应用程序。应用领域特定的数据和技术进行领域适应。通过微调提高模型的准确性和效果。
主要职责：
• LLM优化：优化和微调大型语言模型（LLMs），以满足特定领域要求，确保高质量的输出。
• 领域专业知识：利用领域知识指导LLMs的回应，确保相关上下文和准确的信息。
• 系统设计：设计和开发综合系统和应用程序，将LLMs作为核心组件，确保无缝集成和功能性。
• 提示制定：为生成式人工智能模型制定有效的提示和查询，以获得期望的回应和行为。
• 技术堆栈：使用完整的技术堆栈构建端到端应用程序，包括前端和后端组件，提供用户友好和高性能的解决方案。
• 数据管理：收集、预处理和管理领域特定的数据，用于训练和微调LLMs，提高其理解和性能。
• 适应技术：应用领域适应和微调技术到LLMs，提高其准确性并与特定行业需求保持一致。
• 协作：与跨职能团队密切合作，包括数据科学家、自然语言处理工程师、软件开发人员和领域专家，确保项目成功。
• 性能评估：对基于LLMs的应用程序进行严格的测试和评估，衡量其性能和用户满意度，进行数据驱动的改进。
主要技能：
• 使用主流编程语言（如Python、Node、C#、Angular.JS和React.JS）进行全栈云原生应用程序开发。
次要技能：
• 自然语言处理（NLP）
• 大型语言模型
• 对话式人工智能
澳大利亚平等就业机会声明：
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我们对包容性和多样性的坚定承诺释放了创新，并创造了一个让每个人都有平等机会的文化。我们一系列进步的政策支持我们的员工在“何地”、“何时”和“如何”工作的灵活性，以确保埃森哲是一个您可以追求更多、取得伟大成就并保持平衡和福祉的组织。
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