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工作職責:
1.核心算法創新與研發：主導大模型知識增強（Knowledge-Augmented Generation）的前沿算法研究與實現。您將不僅僅是應用RAG，而是要設計和優化更先進的知識引擎，以支持復雜的AI Agent應用場景。
2.知識圖譜深度融合：負責將知識圖譜（Knowledge Graph）與大語言模型進行深度融合。研究如何利用圖譜的結構化知識進行精準的事實查詢、多跳推理和邏輯鏈構建，顯著減少模型幻覺，提升回答的準確性和可解釋性。
3.多模態知識理解與應用：探索和實踐多模態數據（圖像、文本等）的知識增強方法。利用ViT等視覺模型提取非結構化數據中的信息，并將其與語言模型和知識圖譜有效結合。
4.賦能AI Agent與大型動作模型（LAM）：將知識增強能力賦能于AI Agent和大型動作模型（LAM）。研究如何通過動態、實時的知識注入，提升Agent的任務規劃、工具調用和自主決策能力，使其在復雜場景下表現更出色。
5.框架與平臺跟進及優化：持續跟進并評估業界前沿的知識增強及Agent開發框架，包括但不限于KAG、ragflow、dify等，并借鑒Claude、Coze等產品的先進理念，對內建系統進行優化或二次開發。
6.技術落地與效果評估：建立一套完善的知識增強效果評測體系，從準確性、相關性、時效性等多個維度評估算法效果，并與業務團隊緊密合作，推動算法在實際產品中的落地。
任職資格:
1.學歷與專業背景：計算機科學、人工智能、軟件工程或相關領域碩士及以上學歷，博士優先；具備深厚的算法功底和扎實的編程能力（精通Python）。
2.核心算法經驗：擁有豐富的大模型知識增強或RAG相關項目經驗，對檢索（Retrieval）、生成（Generation）、排序（Ranking）、知識融合（Fusion）等環節有深入的理解和實踐經驗。
3.知識圖譜專業能力：熟悉知識圖譜的構建、存儲（如Neo4j）、查詢（如Cypher, SPARQL）和應用；擁有將知識圖譜與大語言模型結合解決實際問題的成功經驗。
4.多模態技術背景：熟悉主流的多模態模型（如ViT, CLIP等），并具備處理和理解多模態數據的實際項目經驗，有“多模態RAG”經驗者優先。
5.AI Agent與框架理解：對AI Agent的技術架構有深入理解，熟悉或使用過dify、Coze等Agent構建平臺或ragflow等RAG框架，并能分析其優劣。
6.深度學習與模型基礎：精通PyTorch/TensorFlow等至少一種深度學習框架，對Transformer、大語言模型（LLM）、大型動作模型（LAM）等有深刻的理解。
7.創新與解決問題能力：具備強烈的技術好奇心和創新精神，能夠獨立分析和解決復雜的技術難題，并樂于探索前沿技術方向。
加分項：
·有圖神經網絡（GNN）研發和應用經驗者優先。
·熟悉向量數據庫（Vector Database）的原理和調優。
·在自然語言處理（NLP）、信息檢索（IR）、知識圖譜（KG）或多模態學習等領域的***會議（如ACL, EMNLP, SIGIR, KDD, CVPR等）有論文發表者優先。
·主導或深度參與過開源社區相關項目（如LangChain, LlamaIndex, ragflow等）者優先。
·有從零到一構建復雜AI Agent或知識增強系統的經驗者優先。