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北京 3-5年 本科 招1人 8月7日更新
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徐女士 2天前在线 已认证
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职位介绍
职位描述 1. 负责大规模OCR识别结果的数据清洗、纠错与结构化处理,提升文本抽取的准确率与可用性; 2. 设计并构建面向垂直领域的知识图谱,包括实体识别、关系抽取、属性融合、图谱对齐等核心环节; 3. 基于业务场景对开源或自研大语言模型(LLM)进行领域适配与高效微调(如LoRA、QLoRA、Prompt Tuning等),提升模型在特定任务(如问答、推理、信息补全)上的表现; 4. 运用本体论(Ontology)方法设计领域知识体系,定义概念层级、语义关系与逻辑约束,支撑高质量知识建模与推理; 5. 探索多模态(图像+文本)信息融合策略,将OCR输出与视觉上下文结合,增强知识抽取与语义理解能力; 6. 与产品、数据及工程团队紧密协作,推动知识驱动型AI系统在内容理解、智能检索、风险识别等场景中的落地。 职位要求 1. 计算机、人工智能、软件工程、数学或相关专业本科及以上学历,3年以上算法或AI工程经验; 2. 熟练掌握Python及主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),具备扎实的算法实现与调试能力; 3. 在以下至少两个方向有深入实践: - OCR后处理与文本数据清洗(如模糊匹配、规则引擎、语言模型纠错); - 知识图谱构建(使用Neo4j、Apache Jena、DGL-KE等工具链); - 大模型微调与部署(熟悉HuggingFace Transformers、vLLM、Llama.cpp等生态); - 本体建模与语义网技术(熟悉OWL、RDF、SPARQL、Protégé等); 4. 熟悉NLP基础技术,如命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)、文本分类、向量表示等; 5. 具备良好的逻辑思维与抽象建模能力,能将复杂业务问题转化为知识工程或模型优化任务; 6. 有知识密集型系统(如智能客服、企业知识库、合规审查、版权溯源)项目经验者优先; 7. 有大模型安全对齐或价值观微调(如通过RLHF、DPO、宪法AI等方法引导模型输出符合伦理、法律与平台规范)背景者优先。
其他信息
语言要求:不限
行业要求:科技推广服务

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更新时间:2026-08-14