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• 深圳
• 不限
• 本科

职位描述： 1）负责多模态AI应用的设计和实现，将文本、图像、音频和视频等数据源的理解和生成能力整合至企业AI应用。 2）负责agent及BOSS直聘多agen系统的设计和实现，通过agent及多agent实现复杂企业级应用。 3）负责RAG信息检索与生成模块的开发和优化，包括文档嵌入、索引管直聘理、动态上下文注入等。 4）优化知识库应用中的推理和生成模块，提升RAG系统的整体性能和可扩展性，根据用户反馈和使用数据进行应用迭代，提升知识库的覆盖率和准确性。 岗位要求： 1）本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业，自然语言处理、信息检索或深度学习相关的应用开发经验，尤其是在知识库或问答系统方向有深入经验者优先 2）精通python语言，熟悉langchain框架或其他应用开发框架，精通AI应用开发和监控过程，具备AI应用准确性调优经验。 3）深入了解向量检索和嵌入模型技术，熟练使用向量数据库（如，milvus、Faiss、Pinecone）和检索优化工具。有知识图谱的构建和管理经验，熟悉SPARQL查询语言，有RDF、OWL等知识表示经验，能够将结构化知识与非结构化文本信息结合。熟悉文档处理和内容分类技术，能够处理和组织多来源、多格式的知识数据。熟悉信息检索算法和评价指标，如TF-IDF、BM25、向量检索等，精通Elasticsearch、Faiss等检索工具。 4）熟悉agent开发过程，具备单agent和多agent开发经验，具备agent下的准确性调优经验，熟悉多agent之间通信机制，熟悉工具调用方式，具备意图拆解和工具链的调优经验。 5）熟悉常用的多模态技术，具备多模态下的AI应用开发经验。精通多模态模型（如CLIP、DALL-E、Blip、GPT-4V等）的开发和优化，了解多模态融合和生成的核心技术。熟悉大语言模型（如GPT、LLaMA、Qwen）和视觉模型（如ViT、ResNet、EfficientNet、VLM）的原理和应用，深入了解多模态数据处理流程，具备文本、图像、音频等数据的预处理和特征提取经验。 加分项： 1）精通大型语言模型（如GPT、LLaMA、Qwen）及其BOSS直聘微调技术，熟悉生成模型在实际业务场景中的部署和优化。 2）精通PyTorch、TensorFlow等框架，有Transformer模型开发经验。