大模型应用工程师
发布时间:2025-06-05 10:20:22 | 责任编辑:吴卓 | 浏览量:7 次
是专注于将大型预训练模型应用到实际业务场景中的专业人员。以下是的主要职责、工作内容和技能要求:
岗位职责
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模型适配与落地:根据具体业务需求,选择合适的大模型,并进行场景适配,包括微调和优化,以满足特定任务的要求。
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技术方案设计:分析业务需求,设计基于大模型的技术解决方案,将业务问题转化为技术问题,并构建系统架构。
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数据处理与管理:负责数据的收集、清洗、预处理等工作,确保数据的可靠性和一致性。同时,运用数据挖掘和分析技术,为模型训练提供支持。
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模型部署与优化:将训练好的模型部署到实际生产环境中,考虑硬件资源、延迟、并发等因素,选择合适的平台和工具进行部署和集成。持续监测模型表现,并根据反馈进行优化。
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项目管理:参与项目规划、任务分配、进度跟踪和质量控制,协助团队管理和建设。
工作内容
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场景落地:将大模型应用于垂直领域,如医疗、法律、金融等。
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Prompt工程:设计高质量的Prompt模板及Few-shot示例。
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RAG开发:构建检索增强生成系统,实现向量数据库与大模型的协同工作。
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工具链搭建:部署LangChain、LLamaIndex等应用框架。
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API调用与微调:熟悉主流大模型API(如GPT-4、Claude、Gemini)的调用及微调。
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知识图谱构建:掌握知识图谱构建、文本向量化(BERT、Contriever)技术。
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模型优化技术:熟悉大模型优化技术链,如SFT、RLHF、DPO。
技能要求
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编程和开发技能:熟练掌握Python、Java或C++等编程语言,熟悉软件开发生命周期和敏捷开发方法。
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数据处理和分析技能:掌握数据预处理技术,如数据清洗、特征工程等,熟练使用数据分析工具(Pandas、NumPy、Matplotlib)。
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机器学习和深度学习知识:熟悉常用机器学习算法和深度学习架构,如CNN、RNN、Transformer等。
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系统架构和设计技能:熟悉分布式计算和存储系统(Hadoop、Spark、NoSQL数据库),了解微服务架构和容器化技术(Docker、Kubernetes)。
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性能优化和监控技能:熟悉性能评估指标,掌握监控工具(Prometheus、Grafana、ELK Stack)。
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安全和合规性知识:了解数据隐私和保护措施,熟悉网络安全最佳实践。
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项目管理和团队协作技能:具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够制定项目计划和时间表。
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持续学习能力:关注行业动态和技术发展趋势,快速适应新技术和新工具。
需要具备广泛的技能和知识,以有效地管理和部署大型机器学习模型。通过不断学习和实践,他们可以不断提升自己的专业水平,为公司创造更大的价值。
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