我们正在寻找一位专注于自然语言处理（NLP）和多模态深度学习应用的技术专家，特别是在对话系统、信息抽取、文档摘要和文本生成等领域。您将致力于AI技术，尤其是RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent技术，应用于实际业务场景中，推动技术落地并解决实际问题。我们更关注候选人在大模型应用、组件集成以及业务场景优化方面的能力。

一、工作职责：
1.负责大模型（如Qwen、ChatGLM、LLaMa等）在实际业务场景中的应用，包括模型选择、Prompt设计、RAG和Agent技术的集成与优化。
2.结合业务需求，设计并实现基于RAG和Agent技术的解决方案，提升对话系统、信息抽取、文档摘要等任务的效果和效率。
3.探索大模型在民航业务中的应用场景，优化模型性能，提升业务指标。
4.参与大模型的微调与推理优化，结合实际业务数据，设计高效的微调策略和评估方法。
5.研究并应用业界先进的Prompt工程技术，提升模型的语义理解和生成能力，结合RAG和Agent技术解决复杂任务。
6.与工程团队协作，完成大模型与现有系统的集成，优化模型部署和推理效率。
7.跟踪NLP和多模态领域的***进展，结合实际业务需求，快速实现技术落地。

二、任职要求：
1.计算机、自然语言处理、人工智能、机器学习等相关专业的本科或以上学历。
2.至少3年以上自然语言处理相关工作经验，具备丰富的NLP技术应用经验，熟悉RAG、Agent技术及其在实际场景中的应用。
3.熟悉主流大模型（如Qwen、ChatGLM、LLaMa、BAICHUAN等），具备大模型应用、Prompt设计和微调经验者优先。
4.熟练掌握Python编程，具备良好的工程实现能力，能够快速将算法应用于实际业务场景。
5.具备较强的业务理解能力，能够将技术能力与业务需求结合，提出并实现高效的解决方案。
6.具备优秀的团队协作和沟通能力，能够与产品、工程团队紧密合作，推动技术落地。
7.对NLP和多模态技术的应用充满热情，有较强的学习能力和技术探索精神。

三、加分项：
1.有实际业务场景中应用RAG和Agent技术的经验，能够结合业务需求设计并优化解决方案。
2.熟悉大模型推理优化技术，如量化、剪枝、蒸馏等，具备模型部署和性能优化经验。
3.有民航或相关行业AI技术应用经验者优先。

我们期待您的加入，共同推动AI技术在民航业务中的创新应用，解决实际问题，创造业务价值！