算法工程师【高潜】-27届

1. 01

   参与知识库、知识图谱、大模型应用相关算法研发与落地，协助基于基础大模型完成微调、优化迭代，搭建轻量化企业级知识服务能力。

2. 02

   协助开展传统NLP基础算法研发优化，涵盖文本处理、实体识别、语义匹配、信息抽取、文本生成等基础能力，支撑知识库业务运转。

3. 03

   跟进文档理解与知识图谱建设工作，完成多格式文档解析、结构化萃取、知识融合、知识推理相关开发，协助搭建标准化结构化知识图谱。

4. 04

   参与文本/多模态RAG系统搭建与优化，配合完成检索召回、排序重排、上下文优化、幻觉抑制等工作，助力智能问答、文档分析场景落地。

5. 05

   参与大模型微调、Prompt工程、模型轻量化优化，跟进前沿技术，解决业务实际问题，迭代产品效果。

1. 01

   硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计等相关专业；

2. 02

   扎实掌握传统NLP基础理论与核心算法，熟悉信息抽取、语义匹配、序列标注、文本生成等常用技术，基础功底扎实；

3. 03

   熟悉Transformer基础原理，了解大模型微调、Prompt优化、RAG、知识图谱基础技术，有相关项目实践经验优先；

4. 04

   了解知识库构建、文档理解、检索增强、知识图谱相关技术逻辑，熟悉向量检索、知识萃取基础流程；

5. 05

   熟练使用Python，熟悉PyTorch/TensorFlow任意一种框架，掌握LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发工具优先；

6. 06

   具备基础算法工程思维，可独立完成实验验证与简单方案落地，有NLP、RAG、知识图谱、大模型相关课程项目/竞赛经历优先；

7. 07

   逻辑清晰、善于拆解问题，对大模型及NLP技术落地有热情，具备较强的学习能力和团队协作能力。

【加分项】

1. 01

   有顶会/期刊NLP相关论文、竞赛获奖经历；

2. 02

   有企业级RAG知识库、智能问答系统完整落地经验；

3. 03

   熟悉多模态RAG、知识图谱推理、大模型轻量化部署、文档智能理解等技术，有完整落地项目优先。