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工作職責: 1、參與設計和實現(xiàn)面向大規(guī)模非結構化數(shù)據(jù)集的RAG系統(tǒng)架構。 2、研究和開發(fā)先進的檢索技術，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度和相關性。 3、探索并實踐知識圖譜技術在RAG流程中的應用，包括實體識別、關系抽取以及利用圖結構優(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，針對特定領域的非結構化數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型的理解和生成能力。 5、對RAG系統(tǒng)的各個模塊進行性能評估和分析，并根據(jù)實驗結果提出改進方案。 6、跟蹤RAG及相關領域的最新技術進展，并進行技術分享。 任職資格: 學歷背景： 計算機科學、人工智能、自然語言處理或相關專業(yè)在讀碩士研究生。 ***專業(yè)技能*** 1、熟悉檢索增強生成（RAG）的基本原理和工作流程。 2、具備扎實的自然語言處理（NLP）理論基礎，了解Transformer、BERT等主流模型。 3、擁有信息檢索（Information Retrieval）相關項目或研究經(jīng)驗，熟悉向量數(shù)據(jù)庫（如FAISS, Milvus）及檢索引擎（如Elasticsearch）者優(yōu)先。 4、具備知識圖譜（Knowledge Graph）相關的實踐經(jīng)驗，包括圖譜構建、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）的實際操作經(jīng)驗，熟悉Hugging Face Transformers, PyTorch等深度學習框架。 編程能力： 精通Python編程，并熟悉常用的數(shù)據(jù)科學和機器學習庫。 ***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隊協(xié)作精神。 3、對前沿AI技術抱有濃厚的興趣和熱情，具備快速學習新知識的能力。 ***加分項*** 在dingji學術會議或期刊上發(fā)表過相關領域的論文。 有處理海量非結構化數(shù)據(jù)（如文本、圖片、音視頻等）的經(jīng)驗。 了解并實踐過多模態(tài)信息的檢索與生成。 有開源項目貢獻經(jīng)驗者優(yōu)先。