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崗位職責(zé)
1利用LangChain和LangGraph開(kāi)發(fā)AI Agent實(shí)現(xiàn)任務(wù)規(guī)劃工具調(diào)用知識(shí)檢索等高級(jí)功能
2整合大型語(yǔ)言模型例如LlamaQwen等并結(jié)合外部數(shù)據(jù)源和API接口構(gòu)建一個(gè)高效的執(zhí)行框架
3提升Agent性能加快響應(yīng)速度減少推理成本并通過(guò)緩存索引等技術(shù)提高運(yùn)行效率
4利用RAG檢索增強(qiáng)生成技術(shù)建立基于向量數(shù)據(jù)庫(kù)如FAISSChromaDB的知識(shí)庫(kù)6探索LangGraph在多Agent協(xié)作自我進(jìn)化等前沿技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用
崗位要求
1計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能軟件工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷接受應(yīng)屆生
2熟練掌握Python熟悉LangChainLangGraph或類(lèi)似框架如LlamaIndexHaystack
3掌握計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)了解WebSocketRPCAPI調(diào)用等通信協(xié)議
4熟悉常見(jiàn)的大語(yǔ)言模型如LlamaQwenGPT-4deepseek等了解其參數(shù)調(diào)優(yōu)微調(diào)LoRA/QLoRA等技術(shù)
5熟悉向量數(shù)據(jù)庫(kù)FAISSChromaDB等和大規(guī)模知識(shí)檢索RAG
具備基本的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)MySQL/PostgreSQL/NoSQL熟悉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)查詢(xún)優(yōu)化
6了解并行計(jì)算消息隊(duì)列Kafka/RabbitMQ緩存技術(shù)Redis等具備一定的工程優(yōu)化能力
7良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和工程思維能夠獨(dú)立分析問(wèn)題設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)
8具備LLM Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)RLHF等經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先

職位類(lèi)別：

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