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崗位職責(zé)：
1、文檔解析：非結(jié)構(gòu)化文件文本解析、識(shí)別，文檔文本、圖像、表格、公式、標(biāo)題復(fù)雜元素提取；
2、文本切塊策略：固定長(zhǎng)度、語義切塊、遞歸切塊、文檔結(jié)構(gòu)切塊、LLM切塊；
3、NLU：多輪問答Query總結(jié)，Query拆解，Query意圖識(shí)別，相關(guān)Query推薦；
4、 檢索：向量檢索、混合檢索，embedding微調(diào) 召回排序：相關(guān)性向量召回，相關(guān)性排序，多因子排序（時(shí)效性、權(quán)威性、互動(dòng)性）；
5、 LLM生成優(yōu)化：Prompt調(diào)優(yōu)，生成大模型SFT/RLHF；
6、索引構(gòu)建：Image2Text、多模態(tài)Embedding、端側(cè)Embedding技術(shù)、知識(shí)圖譜挖掘與應(yīng)用；
任職要求：
1.、本科及以上學(xué)歷，學(xué)信網(wǎng)可查。計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)，2年以上數(shù)據(jù)挖掘崗位經(jīng)驗(yàn)；
2.、NLP、LLM、Agent、知識(shí)圖譜等領(lǐng)域中，一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)落地經(jīng)驗(yàn)，組織或參與過意圖識(shí)別、智能決策規(guī)劃、知識(shí)推理、大模型微調(diào)、RAG、對(duì)話管理等應(yīng)用設(shè)計(jì)；
3.、對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景敏感，能夠有效結(jié)合業(yè)務(wù)和技術(shù)創(chuàng)新，持續(xù)完善數(shù)據(jù)服務(wù)體系以解決業(yè)務(wù)、產(chǎn)品問題。