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岗位职责： 1、负责推荐算法的持续优化，涵盖多路召回策略改进、多场景建模、用户行为序列建模、深度语义匹配模型等相关方向 任职要求： 1、具备搜索或推荐算法相关经验者优先考虑 2、掌握常见深度学习算法，拥有实际项目实践经验；熟练使用tensorflow、pytorch等至少一种主流深度学习框架 3、具备出色的分析与问题解决能力，热衷于攻克复杂技术难题，主动性高，求知欲强，具备良好的沟通协作能力和抗压素质

岗位职责： 1.负责知识图谱驱动的推理算法的方案设计、实现与性能调优。结合实际业务场景和具体问题，综合运用自然语言处理、知识图谱构建及图嵌入方法对文本信息进行结构化整合，完成推理与预测任务，涵盖文本解析、实体识别、知识抽取、图谱表示学习、多源知识融合、图计算与逻辑推理等关键技术的研发与落地； 2.研发方向涵盖但不限于以下领域： (1)信息抽取（IE）：如命名实体识别、实体链接、关系抽取等相关任务； (2)问答系统（QA）：包括基于知识库的问答、表格问答等场景； (3)图嵌入技术（GraphEmbedding）：如实体表示学习、关联推荐等应用； (4)大规模预训练模型与知识图谱融合技术的研究与实践； 3.主导行业级知识图谱的整体架构设计与核心组件开发，持续跟踪并深入分析国内外先进算法思路与技术路线； 4.面向具体应用场景，协同研发团队推进知识推理系统的工程化落地，打造系统化、可扩展的知识智能产品体系。 岗位要求： 1.计算机科学、统计学、电子信息、知识图谱推理算法等相关专业背景，本科及以上学历； 2.掌握知识图谱推理领域的基本理论与常用方法，具备1年以上相关项目实践经验； 3.熟练使用Python/C++/Rust等编程语言，熟悉Linux开发环境及git等版本控制工具； 4.熟悉主流深度学习框架，如TensorFlow、MxNet、PyTorch、PYG、DGL等； 5.了解图神经网络领域的最新研究进展，例如Transductiveembedding方法（如TransE、RotateE）、图卷积网络（GCN）、图神经网络（GNN）、消息传递神经网络（MPNN）等模型； 6.具备出色的逻辑思维与问题拆解能力，热衷于攻克复杂技术难题； 7.有医疗领域知识图谱构建或推理经验者优先，具备一定医疗行业认知者更佳。

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面向人工智能、科学计算与大数据处理融合的智能体系架构，开展大规模预训练模型相关技术研究。 涵盖数据预处理、算法研发、训练推理优化、模型压缩等关键方向。 岗位职责： 1.协同团队完成系统模块设计与功能实现，推进性能调优工作； 2.攻克大模型研发过程中的核心算法难题，包括模型评估、幻觉抑制等关键技术环节； 3.持续探索前沿方法，提升研发效率，增强团队协作与工程化开发水平。 任职要求： 1.硕士及以上学位，计算机科学与技术专业优先，计算机、人工智能、大数据知识工程、电子信息、通信等相关领域亦可； 2.具备良好编程习惯与技术文档编写能力，具备多人协作开发及代码评审经验，对代码质量有严格把控； 3.熟悉主流开发规范，掌握git等工具，具备代码库构建与维护实践经验； 4.掌握深度学习基础理论，熟练使用至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、Paddle、MindSpore等，具有模型开发、部署与微调实际经验； 5.对Transformer结构和深度学习模型有深入理解，能基于论文复现算法，具备大规模预训练模型训练经历者优先；在ACL、EMNLP、COLING、NAACL等高水平会议发表过论文者优先。

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岗位职责： 1、依据项目需求，开展遥感图像深度学习算法的开发与研究工作； 2、基于深度学习技术的设计与研发，实现遥感影像的优化处理、增强显示及信息提取，涵盖遥感图像超分辨率重建、（多模态）数据融合、语义分割、目标识别、变化分析等方向。 任职要求： 1、具备计算机、人工智能、软件工程、数学等相关理工科专业硕士及以上学位；

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