1. 税务垂直领域大模型研发 * 基于Qwen等开源基座模型，进行税务领域专项微调，提升税务政策解读、税务咨询问答、风险识别等场景的准确率 * 构建税务知识图谱，融合税收法规、政策文件、企业案例等多元数据，增强模型税务专业推理能力 * 研发税务大模型幻觉检测与纠正机制，确保政策解读和税务建议的准确性与一致性 2. 模型优化与部署 * 开发模型压缩与量化方案，适配税务机关私有化部署的低算力环境 * 优化大模型在税务业务系统中的响应速度，满足高并发查询需求 * 探索税务文档智能处理技术，实现政策文件、申报表等税务文档的自动解析与分析 3. 税务场景应用创新 * 推动大模型在智能咨询、税源分析、风险预警等税务具体场景的落地应用 * 设计并实现税务Agent产品，实现复杂税务流程的自动化处理 * 构建税务大模型评估体系，专项评测模型在税务专业知识准确性方面的表现

* 计算机科学、人工智能、应用数学或相关领域博士学历 * 3年以上大模型或自然语言处理研发经验，有财税垂直领域经验者优先 技术能力要求 * 精通PyTorch深度学习框架，熟悉LoRA、P-Tuning等微调技术，具备开源大模型实战经验 * 掌握模型量化与推理加速技术（TensorRT/OpenVINO），有模型部署优化经验 * 熟悉大模型训练全流程，至少完整参与过一个以上大模型项目的训练或微调过程 * 熟悉向量数据库使用，具备构建税务知识库与检索系统的能力