工作职责:

-负责结合大模型，优化检索增强生成（如RAG）的流程，使之更准确、高效
-检索算法（包括但不限于文本检索、知识图谱检索、多模态检索等）的研究、优化与工程落地，提升系统的召回率、准确率和响应速度
-设计并实现高效的检索策略，包括查询理解、语义匹配、排序学习（Learning to Rank）、混合检索（Hybrid Search）等关键技术
-深入知识图谱技术，优化实体链接、关系推理、图嵌入（Graph Embedding）等算法，提升结构化数据的检索效果
-主导检索系统的性能调优，解决高并发、低延迟等工程挑战，确保系统稳定性和可扩展性
-跟踪学术界和工业界最新进展，推动技术迭代和创新

任职要求:

-学历背景：计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历
-3年以上检索算法相关经验，熟悉搜索引擎、推荐系统或知识图谱中的检索模块
-有知识图谱检索实战经验，包括但不限于：实体识别、关系抽取、图数据库查询优化（如Neo4j、NebulaGraph）
-熟悉经典检索算法和现代语义检索技术（如向量检索、稠密检索模型）
-加分项：发表过检索/知识图谱相关顶会论文（如SIGIR、ACL、WWW）；熟悉多模态检索（文本+图像/视频）或跨语言检索技术；有大模型结合检索（RAG）的调优经验，如Query重写、检索结果重排序