职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 1-3年
- 硕士
- 自然语言处理
- NLP
- 广告算法
工作要求: 1. 熟悉nmt框架和seq2seq learning。在文本生成和文摘等领域有较深的理解。 2. 熟悉hadooBOSS直聘p/SQL,熟练使用mapreduce。 3. 扎实的数据结构功底,熟练使用java/c+boss+/python等。 4. 在ACL/KDD/ICML/IJCAI/AAAI/EMNLP 等会议发表过论文者优先。 5. 熟练使用tensor flow/theano/mxbossnet/torch 等。 6. 扎实的nlp基础,kanzhun对文本分类,聚类,topic modeling,rnn,cnn,lstm,crf等模型有比较深入的了解。
职位详情
- 北京
- 1-3年
- 本科
- 对话系统
- 机器翻译
- 算法工程化经验
- 大模型算法
- 模型训练
- 知识图谱
- Python
岗位职责: 1. 检索增强生成(RAG)系统开发,实现高效的检索策略(如向量检索、语义索引),结来自BOSS直聘合知识图谱与大语言模型(LLM)生成高质量代码或文档。探索多模态检索增强生BOSS直聘成技术(代码、文档、图片等)。 2. 智能代理开发与扩展,开发基于 LLM 的功能型智能代理,支持代码生成、缺陷检测、文档生成等功能。设计模块化框架,支持后续功能扩展和跨任务协作。 3. 系统优化与架构设计,优化知识图谱、RAG 流程和智能代理的性能,确保低延迟和高效性。设计分布式架构来自BOSS直聘,支持大规模数据处理和模型推理。 4.技术创新与团队协作, 跟踪前沿技术,提出创新性解kanzhun决方案。与团队协作,解决复杂技术问题并推动产品落地。 任职要求: 1、计算机科学、软件工程或相关领域的学士或硕士学位。 2、2 年及以上知识图谱、NLP 或大模型开发经验,参与过完整商业项目,负责核心模块开发,具备量化成果。 3、精通 Python,熟悉代码解析工具(如 tree-sitter)。 4、熟悉知识图谱技术(实体识别、关系抽取)、图数据库(Neo4j、JanusGraph)及查询语言。 5、掌握深度学习框架(PyTorch、Tensor来自BOSS直聘Flow)和主流大语言模型。
技能解析
- 数据结构
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 深度学习框架
- 技术问题
- 深度学习
- 分布式架构
- 架构设计
- 软件工程
- 知识图谱
- 系统开发
- 技术创新
- 解决方案
- 与团队协作
- 系统优化
- 模块开发
- 团队协作
- 开发经验
- 数据处理
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 年终奖
- 股票期权
- 员工旅游
- 免费班车
- 餐补
- 交通补助
- 节日福利
- 零食下午茶
公司福利
- 交通补助
- 节日福利
- 免费工装
- 有无线网
- 零食下午茶
- 包吃
- 员工旅游
- 带薪年假
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金