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        "requirements_text": "大模型算法\n算法工程化经验\nSLAM算法\n职位核心价值：\n您将是AI与汽修行业深度融合的核心推动者。基于您在大语⾔模型领域的专业能⼒，您将构建能够真正理解汽车故障、辅助维修决策、与技师智能交互的AI⼤脑，让前沿的LLM、RAG、Agent技术在一线维修场景中创造实际价值。\n主要职责：\n1.大语⾔模型应用开发： 负责面向汽修垂直领域的大语言模型应用开发，包括但不限于Prompt Engineering、RAG系统构建、Agent系统构建、知识图谱构建。\n2.模型训练与优化： 负责或参与领域大模型的预训练、SFT（有监督微调）、RLHF（人类反馈强化学习） 等训练过程，提升模型在汽修专业领域的表现。\n3.大模型能力评估与测试： 构建专业的模型评估体系与测试数据，全面评估大模型在理解、推理、诊断、多步任务规划等方面的能力，并持续迭代优化。\n4.技术探索与落地： 紧密跟进大语言模型、Agent、多模态等前沿技术发展趋势，并探索其在智能诊断、维修问答、知识库交互、维修报告生成等场景的应用可行性与实现方案。\n5.系统开发与部署： 完成相关AI应用场景的原型开发、工程实现与部署，确保算法模型能够稳定、高效地服务于产品。\n任职要求：\n必备条件：\no3年以上深度学习/NLP算法/大模型应用开发经验，具备扎实的算法基础，熟练掌握Python和PyTorch框架；\no深入理解大语言模型的原理及相关技术，对LLM的预训练、SFT、RLHF流程有实际项目经验；\no对RAG、Agent、复杂任务分解与推理、知识图谱等技术有浓厚的兴趣和一定的理解，对大模型技术发展充满热情；\no具备优秀的逻辑分析能力和解决问题的能力，具有良好的团队沟通和协作精神。\n优先条件（加分项）：\no具备大模型AI应用框架（如LangChain、LlamaIndex、AutoGPT等）的实战经验，有自主探索或项目开发经历者优先；\no有信息检索、知识图谱、多模态学习等相关项目经验者优先；\no在ACL、EMNLP、NeurIPS等顶级会议发表过论文，或在相关公开竞赛中取得过优异名次者优先；\no对汽车、工业、维修等领域有浓厚兴趣或知识背景者优先。\n我们为您提供：\n深耕“AI+汽修”这一极具挑战性和商业价值的蓝海领域，您的代码将直接驱动行业的智能化变革；\n与资深汽车专家和顶尖AI人才共同工作的环境，获得技术能力与行业知识的双重提升；\n技术深度与业务影响力兼具的职业发展路径，可向算法专家、技术负责人或产品技术顾问等方向发展；\n具有竞争力的薪酬待遇和激励机制。\n团队协作说明：\n您将与数据专家团队、维修专家团队紧密协同工作。他们为您提供高质量、经过精准标注的汽修专业数据（故障案例、维修手册、技师经验等），您是这些数据的“炼金大师”，将它们转化为强大的模型能力。共同努力，打造行业领先的智能汽修AI解决方案。",
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