1大模型應(yīng)用開發(fā)與系統(tǒng)搭連：負(fù)責(zé)構(gòu)建面向水利行業(yè)智能業(yè)務(wù)應(yīng)用場景的AI應(yīng)用系統(tǒng)，例如開發(fā)知識平臺、智能問答平臺等。設(shè)計和實現(xiàn)基于大模型的業(yè)務(wù)功能模塊，如結(jié)合RAG、Agent工作流等技術(shù)提升系統(tǒng)智能化水平。
2模型優(yōu)化與性能調(diào)優(yōu)：對大模型進(jìn)行微調(diào)、性能優(yōu)化及效果驗證，確保模型在特定場景下的準(zhǔn)確性和效率：距蹤前沿技術(shù)(如多模態(tài)、Agent框架),不斷提升模型應(yīng)用能力。
3技術(shù)落地與工程實施：將大模型與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成，設(shè)計API接口，優(yōu)化前后端交互流程，確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。參與AI項目實施過程，包括需求分析、技術(shù)文檔撰寫、測試部署等。
4數(shù)據(jù)管理與模型迭代：處理海量數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗、特征提取及模型訓(xùn)練所需的預(yù)處理工作。持續(xù)監(jiān)控模型效果，分析日志和用戶反饋，迭代優(yōu)化模型和系統(tǒng)功能。

1本科及以上學(xué)歷，具備計算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語言處理(NLP)等相關(guān)專業(yè)背景。
2婉程與框架：熟練掌握Python等編程語言，至少精通PyTorch或TensorFlow中的一種框架；熟悉LangChain等Agent開發(fā)框架。
3模型技術(shù)：深入理解Transformer架構(gòu)，具備大模型知識庫、RAL技術(shù)實踐經(jīng)驗；同等條件下，熟悉多模態(tài)模型或Agent開發(fā)者優(yōu)先考慮。
4有實際的大模型應(yīng)用項目經(jīng)驗，如智能問答、知識庫或行業(yè)解決方案落地案例。