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崗位職責(zé)
1、核心負(fù)責(zé) NLU（自然語言理解）系統(tǒng)落地，聚焦鋼鐵行業(yè)意圖識別、槽位抽?。ê瑥?fù)合槽）、結(jié)構(gòu)化JSON輸出，基于Qwen14B模型完成微調(diào)、優(yōu)化及上線。
2、負(fù)責(zé)LLM（大模型）輕量微調(diào)（LoRA為主），包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造、參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型評估，解決口語化、簡稱、省略句、復(fù)合槽拆分等業(yè)務(wù)難點(diǎn)。
3、協(xié)同后端團(tuán)隊(duì)，將NLU模型接口化、服務(wù)化部署，配合完成前置規(guī)則（詞典歸一化）、后置校驗(yàn)（JSON格式/槽位合法性）的算法層面落地。
4、負(fù)責(zé)BadCase收集、分析及迭代優(yōu)化，持續(xù)提升意圖識別、槽位抽取的準(zhǔn)確率（目標(biāo)97% ），保障系統(tǒng)工業(yè)級穩(wěn)定運(yùn)行。
5、結(jié)合鋼鐵行業(yè)業(yè)務(wù)場景（大宗商品、品種/材質(zhì)/鋼廠等槽位），優(yōu)化生成式NLU算法方案，適配業(yè)務(wù)迭代需求。
6、簡化算法落地流程，配合后端架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→模型訓(xùn)練→推理部署→迭代優(yōu)化”的閉環(huán)。

任職要求
1、1-3年算法落地經(jīng)驗(yàn)，聚焦 NLU、大模型微調(diào)、結(jié)構(gòu)化抽取 相關(guān)方向，有生成式NLU（Generative NLU）落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2、熟練掌握LLM輕量微調(diào)技術(shù)（LoRA），有Qwen系列（Qwen-7B/14B）微調(diào)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，能獨(dú)立完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及評估。
3、理解NLU核心任務(wù)（意圖識別、槽位抽?。?，能解決口語化、復(fù)合槽、簡稱歸一化、省略繼承等實(shí)際業(yè)務(wù)問題。
4、熟練使用Python，掌握常見機(jī)器學(xué)習(xí)/大模型框架（Hugging Face、Transformers等），能獨(dú)立編寫訓(xùn)練、推理腳本。
5、具備良好的工程思維，能配合后端團(tuán)隊(duì)完成算法落地，關(guān)注系統(tǒng)穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性，而非純理論研究。