• 大模型应用开发与落地：参与大模型的架构设计、训练、微调（SFT）、提示词工程（Prompt Engineering）及评估优化，增强大模型在业务场景下的泛化能力与落地应用。
• 知识库与RAG系统构建：负责农业领域知识库的建设、检索增强生成（RAG）系统开发，提升模型在业务场景下的推理与回答准确率。
• 数据处理与清洗：负责大模型相关数据（如文本、图像、遥感数据等）的采集、清洗、标注与多模态融合分析，构建高质量的训练数据集。
• 模型部署与性能优化：负责大模型推理服务的部署、API接口开发与性能调优，保障线上服务的高可用与低延迟。
• 前沿技术跟踪与创新：跟踪业界大模型前沿技术（如AI Agent、多模态等），结合实际业务场景进行技术验证与产品迭代。 【

• （招聘要求）】 年龄/学历：，本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、农业信息化等相关专业。 工作经验：1-3年工作经验，有大语言模型（LLM）应用开发或迁移学习项目经验。 技术栈要求：
• 精通Python 编程，熟练掌PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架；
• 熟悉 Transformer 架构及主流开源大模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）的微调与部署。
• 熟悉主流数据库（MySQL, PostgreSQL）及向量数据库（Milvus, ChromaDB等）。
• 熟悉Linux ，了解 Docker 容器化部署。 综合素质要求：
• 对AI技术充满热情，具备良好的逻辑思维能力和快速学习能力。
• 具备优秀的沟通协调能力，能够清晰阐述复杂的技术逻辑，准确理解并转化业务需求，有效连接算法与业务。

• ： 发表过NLP/CV相关顶会论文，或在Kaggle等大数据竞赛中获奖，或有开源大模型项目贡献经历。

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