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工作職責(zé):
1.核心算法創(chuàng)新與研發(fā)：主導(dǎo)大模型知識增強（Knowledge-Augmented Generation）的前沿算法研究與實現(xiàn)。您將不僅僅是應(yīng)用RAG，而是要設(shè)計和優(yōu)化更先進的知識引擎，以支持復(fù)雜的AI Agent應(yīng)用場景。
2.知識圖譜深度融合：負(fù)責(zé)將知識圖譜（Knowledge Graph）與大語言模型進行深度融合。研究如何利用圖譜的結(jié)構(gòu)化知識進行精準(zhǔn)的事實查詢、多跳推理和邏輯鏈構(gòu)建，顯著減少模型幻覺，提升回答的準(zhǔn)確性和可解釋性。
3.多模態(tài)知識理解與應(yīng)用：探索和實踐多模態(tài)數(shù)據(jù)（圖像、文本等）的知識增強方法。利用ViT等視覺模型提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的信息，并將其與語言模型和知識圖譜有效結(jié)合。
4.賦能AI Agent與大型動作模型（LAM）：將知識增強能力賦能于AI Agent和大型動作模型（LAM）。研究如何通過動態(tài)、實時的知識注入，提升Agent的任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用和自主決策能力，使其在復(fù)雜場景下表現(xiàn)更出色。
5.框架與平臺跟進及優(yōu)化：持續(xù)跟進并評估業(yè)界前沿的知識增強及Agent開發(fā)框架，包括但不限于KAG、ragflow、dify等，并借鑒Claude、Coze等產(chǎn)品的先進理念，對內(nèi)建系統(tǒng)進行優(yōu)化或二次開發(fā)。
6.技術(shù)落地與效果評估：建立一套完善的知識增強效果評測體系，從準(zhǔn)確性、相關(guān)性、時效性等多個維度評估算法效果，并與業(yè)務(wù)團隊緊密合作，推動算法在實際產(chǎn)品中的落地。
任職資格:
1.學(xué)歷與專業(yè)背景：計算機科學(xué)、人工智能、軟件工程或相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷，博士優(yōu)先；具備深厚的算法功底和扎實的編程能力（精通Python）。
2.核心算法經(jīng)驗：擁有豐富的大模型知識增強或RAG相關(guān)項目經(jīng)驗，對檢索（Retrieval）、生成（Generation）、排序（Ranking）、知識融合（Fusion）等環(huán)節(jié)有深入的理解和實踐經(jīng)驗。
3.知識圖譜專業(yè)能力：熟悉知識圖譜的構(gòu)建、存儲（如Neo4j）、查詢（如Cypher, SPARQL）和應(yīng)用；擁有將知識圖譜與大語言模型結(jié)合解決實際問題的成功經(jīng)驗。
4.多模態(tài)技術(shù)背景：熟悉主流的多模態(tài)模型（如ViT, CLIP等），并具備處理和理解多模態(tài)數(shù)據(jù)的實際項目經(jīng)驗，有“多模態(tài)RAG”經(jīng)驗者優(yōu)先。
5.AI Agent與框架理解：對AI Agent的技術(shù)架構(gòu)有深入理解，熟悉或使用過dify、Coze等Agent構(gòu)建平臺或ragflow等RAG框架，并能分析其優(yōu)劣。
6.深度學(xué)習(xí)與模型基礎(chǔ)：精通PyTorch/TensorFlow等至少一種深度學(xué)習(xí)框架，對Transformer、大語言模型（LLM）、大型動作模型（LAM）等有深刻的理解。
7.創(chuàng)新與解決問題能力：具備強烈的技術(shù)好奇心和創(chuàng)新精神，能夠獨立分析和解決復(fù)雜的技術(shù)難題，并樂于探索前沿技術(shù)方向。
加分項：
·有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）研發(fā)和應(yīng)用經(jīng)驗者優(yōu)先。
·熟悉向量數(shù)據(jù)庫（Vector Database）的原理和調(diào)優(yōu)。
·在自然語言處理（NLP）、信息檢索（IR）、知識圖譜（KG）或多模態(tài)學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的***會議（如ACL, EMNLP, SIGIR, KDD, CVPR等）有論文發(fā)表者優(yōu)先。
·主導(dǎo)或深度參與過開源社區(qū)相關(guān)項目（如LangChain, LlamaIndex, ragflow等）者優(yōu)先。
·有從零到一構(gòu)建復(fù)雜AI Agent或知識增強系統(tǒng)的經(jīng)驗者優(yōu)先。