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岗位职责 1. 大模型应用开发:参与面向“智能辅助驾驶仿真场景生成”的大语言模型应用与开发,涵盖提示词设计、结构化输出、监督微调(SFT)、指令微调(Instruction Tuning)与对齐微调(DPO / RLHF )等,以抑制事实性幻觉、提升生成内容对法规标准、风险逻辑与物理可行性的忠实度为核心目标。 2. Agent 开发与架构优化:参与 Agent 的需求理解、工具调用及任务流程编排,逐步完善智能体架构,提高复杂任务的执行能力与稳定性,提升系统稳定性与可扩展性,设计多步骤模型调用流程并定位生成问题。 3. 平台算法开发与集成:围绕智能辅助驾驶安全评估业务开展指标计算、统计分析及相关算法实现,完成数据预处理、算法验证和服务化集成,通过对照实验与错误分析持续改进算法效果。 4. 参与技术文档、实验报告与调优及幻觉分析总结的撰写。
任职要求 1. 计算机、人工智能、数学、统计等相关专业,本科高年级或硕士在读(博士优先)。 2. 熟练使用 Python,掌握 PyTorch,具备良好的编程基础,能够独立完成算法实现和实验验证,熟悉 Git 及基本 Linux 操作。 3. 了解 Transformer 与大语言模型基本原理,熟悉 HuggingFace Transformers、PEFT、DeepSpeed 中至少一项。 4. 理解 LLM 幻觉的成因与主流缓解手段(如高质量 SFT、RAG、对齐微调、事实性约束解码等),有相关实践或复现经验者优先。 5. 有 NLP、文本生成、信息抽取或结构化生成相关项目经验者优先。 6. 了解智能辅助驾驶、仿真测试、车辆运动指标或安全测评相关知识。 7. 做事认真,学习能力强,具备基本的问题分析、实验设计以及结果验证能力。



