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一、 崗位職責(zé)
1. 核心算法研發(fā)：主導(dǎo)或深度參與工程投標(biāo)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)（SFT）和人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）全過(guò)程。
2. 領(lǐng)域知識(shí)融合：研究如何將建筑工程、造價(jià)、法律法規(guī)等專業(yè)知識(shí)高效地注入到大模型中（如通過(guò)領(lǐng)域知識(shí)圖譜、專家系統(tǒng)結(jié)合等）。
3. 數(shù)據(jù)處理與構(gòu)建：負(fù)責(zé)構(gòu)建高質(zhì)量的領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)，包括招標(biāo)文件、投標(biāo)文件、技術(shù)規(guī)范、合同條款等數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注和增強(qiáng)。
4. 應(yīng)用場(chǎng)景落地：
· 智能閱讀理解：開(kāi)發(fā)模型對(duì)復(fù)雜招標(biāo)文件進(jìn)行關(guān)鍵信息（如資質(zhì)要求、技術(shù)參數(shù)、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)）的精準(zhǔn)抽取與總結(jié)。
· 方案輔助生成：開(kāi)發(fā)模型根據(jù)招標(biāo)需求，輔助生成施工組織設(shè)計(jì)、技術(shù)方案描述、項(xiàng)目管理計(jì)劃等文本內(nèi)容。
· 風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別：訓(xùn)練模型識(shí)別招標(biāo)文件中的潛在風(fēng)險(xiǎn)條款、模糊表述及不合理要求。
· 報(bào)價(jià)分析輔助：結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)模型進(jìn)行成本估算和競(jìng)品分析預(yù)測(cè)。
5. 模型評(píng)估與優(yōu)化：建立專業(yè)的評(píng)估體系，持續(xù)監(jiān)控和提升模型在各項(xiàng)任務(wù)上的準(zhǔn)確性、可靠性和效率。
6. 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)支持大模型訓(xùn)練、推理和部署的穩(wěn)定、可擴(kuò)展的技術(shù)架構(gòu)。
二、 必備技能與要求
1. 學(xué)歷與專業(yè)：
· 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語(yǔ)言處理、數(shù)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的本科以上學(xué)歷。
· 需有極強(qiáng)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和成果證明。
2. 技術(shù)硬實(shí)力：
· 編程基礎(chǔ)：精通Python，熟練掌握PyTorch或TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架。
· 大模型技術(shù)：深入理解Transformer、BERT、GPT等架構(gòu)，具有至少一種大模型（如LLaMA、ChatGLM、Baichuan等）的預(yù)訓(xùn)練或全參數(shù)/高效微調(diào)（LoRA, QLoRA）的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
· NLP核心技術(shù)：精通文本分類、命名實(shí)體識(shí)別（NER）、關(guān)系抽取、文本生成、信息檢索等核心NLP任務(wù)。
· 工程能力：熟悉LangChain、LlamaIndex等應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架，具備將模型進(jìn)行服務(wù)化部署和性能優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)。
3. 經(jīng)驗(yàn)要求：
· 3年以上NLP/大模型相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有主導(dǎo)或核心參與過(guò)完整AI項(xiàng)目落地的經(jīng)歷。
· 有處理長(zhǎng)文本、復(fù)雜結(jié)構(gòu)化文檔（如PDF解析）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。