人工智能工程师

职责描述
负责大语言模型（如GPT、deepseek等）的微调工作，以适应特定的工业场景和业务需求。

设计和实施微调策略，优化模型性能，确保模型在特定任务上的准确性和效率。

与数据团队合作，准备和清洗用于微调的训练数据。

持续跟踪大模型技术的最新进展，并将其应用于实际项目中。

ChatBI调研与应用

深入调研ChatBI技术，了解其在工业数据分析和决策支持中的应用前景。

设计并实现基于ChatBI的交互式数据分析工具，提升用户对数据的访问和分析效率。

与业务团队合作，将ChatBI技术与工业生产流程相结合，提供智能化的决策支持。

工业相关算法开发

开发和优化工业生产中的回归、分类和优化等模型，解决实际生产中的复杂问题。

应用机器学习和深度学习技术，提升工业数据的预测精度和模型的泛化能力。

与工程团队合作，将算法模型部署到生产环境中，并确保其稳定运行。

任职要求
教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学、工业工程、数学或相关专业本科及以上学历。

硕士学位优先，特别是有大模型、机器学习、深度学习或工业数据分析相关研究方向的背景。

专业技能：大模型微调：精通大语言模型（如GPT、DeepSeek等）的微调技术，具备丰富的实践经验，能够设计和实施高效的微调策略。

熟练掌握自然语言处理（NLP）技术，包括文本预处理、嵌入表示、序列标注等，能够针对工业场景优化模型性能。

熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）进行模型训练和优化，能够处理大规模数据集。

ChatBI技术：深入了解ChatBI技术原理和应用，熟悉其在数据分析和决策支持中的优势与挑战。

具备交互式数据分析工具的设计和开发能力，能够结合工业需求实现高效的数据可视化和交互功能。

熟练掌握数据分析工具（如Power BI、Tableau等）的使用和集成，能够与ChatBI技术相结合，提升数据价值。

工业算法开发：熟练掌握机器学习和深度学习算法，包括回归、分类、聚类、强化学习等，能够针对工业生产中的复杂问题进行建模和优化。

熟悉工业数据的特点和处理方法，能够应用统计分析、特征工程等技术提升数据质量。

具备算法模型部署和维护的经验，能够确保模型在生产环境中的稳定运行。

工作经验：至少2年以上相关工作经验，其中至少1年专注于大模型微调、ChatBI技术应用或工业算法开发领域。

有成功的大模型微调项目经验，能够提供相关案例和成果展示。

有工业数据分析或工业生产流程优化的实际项目经验，熟悉工业场景的需求和痛点。