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一、工作職責
1.大模型數(shù)據(jù)體系建設
圍繞公司智能制造與視覺 AI 業(yè)務，構(gòu)建工業(yè)場景大模型數(shù)據(jù)集，負責數(shù)據(jù)采集、清洗、標注、去重、增強與質(zhì)量管控，形成標準化訓練數(shù)據(jù)與評測集。
2.數(shù)據(jù)治理與特征挖掘
對工業(yè)圖像、文本、工藝數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理與分析，挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律與潛在問題，優(yōu)化數(shù)據(jù) pipeline，提升大模型訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量與多樣性。
3.大模型微調(diào)與適配
基于通用大模型開展行業(yè)微調(diào)、指令微調(diào)、RAG 適配，面向電纜、電池、銅箔制造場景實現(xiàn)缺陷識別、工藝問答、異常分析、知識檢索等能力落地。
4.模型評估與迭代優(yōu)化
構(gòu)建大模型效果評估體系，完成準確率、泛化性、魯棒性測試，結(jié)合業(yè)務反饋持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)策略與微調(diào)方案，提升模型在工業(yè)場景實用性。
5.技術(shù)文檔與協(xié)同支持
編寫數(shù)據(jù)標注規(guī)范、數(shù)據(jù)處理流程、微調(diào)方案等文檔，配合算法與項目團隊完成大模型應用落地，提供數(shù)據(jù)層面技術(shù)支撐。
二、任職要求
1.具備數(shù)據(jù)規(guī)劃、項目推進及問題解決能力，工作細致嚴謹。
2.精通 Python 編程，熟悉數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析相關(guān)庫與工具。
3.了解大模型基本原理，熟悉微調(diào)、提示工程、RAG、模型評測等相關(guān)技術(shù)與流程。
4.具備數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)集構(gòu)建經(jīng)驗，有工業(yè) / 視覺數(shù)據(jù)經(jīng)驗優(yōu)先。
5.溝通表達良好，邏輯清晰，學習能力強，能主動推進工作，適配團隊協(xié)作。