海淀区
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工作职责:
1、参与构建面向大规模非结构化数据的检索增强生成（RAG）系统整体架构，负责核心模块的设计与实现。
2、研究并开发高效的检索方法，涵盖向量检索、混合检索及语义搜索技术，持续提升信息召回的准确率与相关性。
3、探索知识图谱在RAG流程中的融合应用，包括实体识别、关系抽取，并利用图结构优化检索路径与内容生成效果。
4、参与大语言模型在特定领域非结构化数据上的微调任务，提升模型对专业文本的理解与输出质量。
5、对RAG各功能模块开展性能测试与分析，基于实验反馈提出切实可行的优化策略。
6、关注RAG及相关前沿技术的发展动态，积极参与团队内部的技术交流与分享。
任职资格:
***专业技能***
1、掌握检索增强生成（RAG）的核心原理与典型流程。
2、具备坚实的自然语言处理（NLP）理论基础，熟悉Transformer、BERT等主流深度学习模型。
3、有信息检索（Information Retrieval）相关的项目或研究背景，熟悉向量数据库（如FAISS, Milvus）和检索引擎（如Elasticsearch）者优先考虑。
4、具有知识图谱（Knowledge Graph）实际应用经验，了解图谱构建过程，掌握图查询语言（如SPARQL, Cypher）及图数据库（如Neo4j）的使用。
5、具备大语言模型（LLM）微调实践经验，熟练使用Hugging Face Transformers、PyTorch等主流深度学习工具框架。
编程能力： 精通Python语言，熟悉常用数据科学与机器学习库的使用。
***综合素质***
1、具备出色的逻辑分析与问题解决能力。
2、拥有良好的沟通表达能力和团队合作意识。
3、对人工智能前沿技术保持高度热情，具备快速掌握新知识的学习能力。
***加分项***
在高水平学术会议或期刊发表过相关方向论文。
具备处理大规模非结构化数据（如文本、图像、音视频）的实际经验。
熟悉多模态信息检索与生成技术并有实践经历。
有开源社区贡献经历者优先录用。
1、参与构建面向大规模非结构化数据的检索增强生成（RAG）系统整体架构，负责核心模块的设计与实现。
2、研究并开发高效的检索方法，涵盖向量检索、混合检索及语义搜索技术，持续提升信息召回的准确率与相关性。
3、探索知识图谱在RAG流程中的融合应用，包括实体识别、关系抽取，并利用图结构优化检索路径与内容生成效果。
4、参与大语言模型在特定领域非结构化数据上的微调任务，提升模型对专业文本的理解与输出质量。
5、对RAG各功能模块开展性能测试与分析，基于实验反馈提出切实可行的优化策略。
6、关注RAG及相关前沿技术的发展动态，积极参与团队内部的技术交流与分享。
任职资格:
***专业技能***
1、掌握检索增强生成（RAG）的核心原理与典型流程。
2、具备坚实的自然语言处理（NLP）理论基础，熟悉Transformer、BERT等主流深度学习模型。
3、有信息检索（Information Retrieval）相关的项目或研究背景，熟悉向量数据库（如FAISS, Milvus）和检索引擎（如Elasticsearch）者优先考虑。
4、具有知识图谱（Knowledge Graph）实际应用经验，了解图谱构建过程，掌握图查询语言（如SPARQL, Cypher）及图数据库（如Neo4j）的使用。
5、具备大语言模型（LLM）微调实践经验，熟练使用Hugging Face Transformers、PyTorch等主流深度学习工具框架。
编程能力： 精通Python语言，熟悉常用数据科学与机器学习库的使用。
***综合素质***
1、具备出色的逻辑分析与问题解决能力。
2、拥有良好的沟通表达能力和团队合作意识。
3、对人工智能前沿技术保持高度热情，具备快速掌握新知识的学习能力。
***加分项***
在高水平学术会议或期刊发表过相关方向论文。
具备处理大规模非结构化数据（如文本、图像、音视频）的实际经验。
熟悉多模态信息检索与生成技术并有实践经历。
有开源社区贡献经历者优先录用。
2026-08-20 14:01
IP属地：北京
职位福利
硕士经验不限分布式训练rag知识图谱
贝壳找房（北京）科技有限公司
不需要融资 · 10000人以上
工作地址
鱼泡安全保障
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