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工作職責(zé): 1、參與設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)面向大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的RAG系統(tǒng)架構(gòu)。 2、研究和開發(fā)先進(jìn)的檢索技術(shù)，包括但不限于向量檢索、混合檢索以及語義搜索，以提升信息抽取的精準(zhǔn)度和相關(guān)性。 3、探索并實(shí)踐知識(shí)圖譜技術(shù)在RAG流程中的應(yīng)用，包括實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取以及利用圖結(jié)構(gòu)優(yōu)化信息檢索和內(nèi)容生成。 4、參與大語言模型的微調(diào)工作，針對(duì)特定領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型的理解和生成能力。 5、對(duì)RAG系統(tǒng)的各個(gè)模塊進(jìn)行性能評(píng)估和分析，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出改進(jìn)方案。 6、跟蹤RAG及相關(guān)領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展，并進(jìn)行技術(shù)分享。 任職資格: 學(xué)歷背景： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語言處理或相關(guān)專業(yè)在讀碩士研究生。 ***專業(yè)技能*** 1、熟悉檢索增強(qiáng)生成（RAG）的基本原理和工作流程。 2、具備扎實(shí)的自然語言處理（NLP）理論基礎(chǔ)，了解Transformer、BERT等主流模型。 3、擁有信息檢索（Information Retrieval）相關(guān)項(xiàng)目或研究經(jīng)驗(yàn)，熟悉向量數(shù)據(jù)庫（如FAISS, Milvus）及檢索引擎（如Elasticsearch）者優(yōu)先。 4、具備知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）相關(guān)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，包括圖譜構(gòu)建、圖查詢語言（如SPARQL, Cypher）及圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）的使用。 5、擁有大語言模型（LLM）微調(diào)（Fine-tuning）的實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，熟悉Hugging Face Transformers, PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。 編程能力： 精通Python編程，并熟悉常用的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)庫。 ***綜合素質(zhì)*** 1、具備優(yōu)秀的分析和解決問題的能力。 2、擁有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。 3、對(duì)前沿AI技術(shù)抱有濃厚的興趣和熱情，具備快速學(xué)習(xí)新知識(shí)的能力。 ***加分項(xiàng)*** 在dingji學(xué)術(shù)會(huì)議或期刊上發(fā)表過相關(guān)領(lǐng)域的論文。 有處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖片、音視頻等）的經(jīng)驗(yàn)。 了解并實(shí)踐過多模態(tài)信息的檢索與生成。 有開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。