崗位職責(zé)

1. 主要圍繞時空大數(shù)據(jù)智能理解、動態(tài)本體、信息抽取與檢索增強(qiáng)、大模型推理與智能體協(xié)同等方向開展算法研發(fā)與工程化工作，服務(wù)于復(fù)雜領(lǐng)域場景下的數(shù)據(jù)治理、目標(biāo)識別、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測預(yù)警、知識問答與決策支撐等任務(wù)；

2. 參與相關(guān)后臺服務(wù)、智能體流程、推理系統(tǒng)及知識圖譜應(yīng)用的設(shè)計(jì)、開發(fā)與優(yōu)化。

3. 能夠快速理解業(yè)務(wù)問題、參與算法實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、協(xié)同推進(jìn)原型系統(tǒng)開發(fā)與工程落地，支持從數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、評測分析到服務(wù)部署的完整研發(fā)流程。

任職要求

1. 本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、人工智能、自動化、電子工程、數(shù)學(xué)、航空航天、力學(xué)或相關(guān)專業(yè),具有力學(xué)、軌道動力學(xué)、航天工程、空間態(tài)勢感知等相關(guān)背景者優(yōu)先。

2. 扎實(shí)掌握自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，熟悉 Transformer 架構(gòu)及主流大模型（如 GPT、Claude、LLaMA、Qwen 等）的推理與調(diào)用，能夠理解大模型在信息抽取、推理、問答、規(guī)劃等任務(wù)中的能力邊界與適配方式。

3. 熟悉 Prompt Engineering、Context Engineering、長上下文管理、工具調(diào)用、記憶機(jī)制、檢索增強(qiáng)生成（RAG）等關(guān)鍵技術(shù)，能夠基于實(shí)際任務(wù)設(shè)計(jì)穩(wěn)定、可復(fù)用、可調(diào)優(yōu)的提示與上下文組織方案。

4. 熟悉 Agent 系統(tǒng)開發(fā)范式，理解多智能體協(xié)作、任務(wù)規(guī)劃、狀態(tài)管理、工具編排、流程控制等核心機(jī)制；熟悉Dify等框架，有實(shí)際智能體應(yīng)用研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

5. 對 **Claude Agent 框架**有較深入理解，能夠圍繞任務(wù)分解、上下文控制、工具選擇、執(zhí)行閉環(huán)、輸出質(zhì)量安全約束、Session沙箱等方面進(jìn)行設(shè)計(jì)與優(yōu)化；具備將研究問題快速轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行 Agent 工作流的能力。

6. 具備較強(qiáng)的 **vibe coding** 能力，能夠與大模型高效協(xié)同完成原型設(shè)計(jì)、代碼生成、調(diào)試迭代、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與文檔整理；不僅會“用模型寫代碼”，還能夠判斷生成結(jié)果的正確性、可維護(hù)性與工程適用性，形成高質(zhì)量的人機(jī)協(xié)同研發(fā)閉環(huán)。

7. 熟悉信息抽取、文本嵌入、實(shí)體識別、關(guān)系抽取、事件抽取、實(shí)體鏈接、指代消解、相似度計(jì)算、知識對齊等核心任務(wù)，了解相關(guān)算法原理、訓(xùn)練方法、評測指標(biāo)及工程實(shí)現(xiàn)方式；參與過知識圖譜構(gòu)建、圖譜增強(qiáng)、圖譜問答或檢索分析類項(xiàng)目者優(yōu)先。

8. 熟悉向量檢索、混合檢索、重排、知識召回、圖譜檢索等相關(guān)方法，能夠支持面向復(fù)雜領(lǐng)域知識問答、分析研判與證據(jù)鏈構(gòu)建的檢索增強(qiáng)系統(tǒng)開發(fā)。

9. 具備較強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)與工程能力，熟練使用 Python，具備良好的代碼規(guī)范、模塊化設(shè)計(jì)和調(diào)試能力；熟悉 PyTorch、vLLM 等常用工具鏈，了解模型微調(diào)、LoRA/QLoRA、推理部署與性能優(yōu)化流程。

10. 熟悉常見數(shù)據(jù)處理與服務(wù)組件，如 MySQL、Redis、MongoDB、Neo4j、Elasticsearch、Milvus等；能夠參與圖數(shù)據(jù)庫、向量數(shù)據(jù)庫、檢索服務(wù)和推理服務(wù)的聯(lián)調(diào)與優(yōu)化。

11. 了解分布式訓(xùn)練與部署相關(guān)技術(shù)，如 DeepSpeed、Ray、Docker、GPU 并行與服務(wù)化部署；有大模型線上推理、吞吐優(yōu)化、顯存優(yōu)化、異步任務(wù)調(diào)度等經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

12. 具備一定的時空數(shù)據(jù)理解與建模能力，對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、時序事件建模、目標(biāo)行為分析、預(yù)測預(yù)警等方向有興趣或經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；有航天目標(biāo)、軌道數(shù)據(jù)、觀測數(shù)據(jù)、物理機(jī)理建?；蚩茖W(xué)智能相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)歷者優(yōu)先。

13. 具備優(yōu)秀的問題分析能力、快速學(xué)習(xí)能力和溝通協(xié)作能力，能夠在不完全定義的問題場景下快速理解需求、拆解任務(wù)、推進(jìn)實(shí)驗(yàn)，并高質(zhì)量支持核心研究人員完成算法研究與系統(tǒng)建設(shè)工作。

14. 有以下經(jīng)歷者優(yōu)先：

- 參與過知識圖譜、RAG、智能體、大模型應(yīng)用落地項(xiàng)目；

- 參與過科研項(xiàng)目、論文復(fù)現(xiàn)、算法評測或原型系統(tǒng)開發(fā)；

- 具備航天、力學(xué)、遙感、時空分析、復(fù)雜系統(tǒng)建模相關(guān)背景；

- 熟悉 Claude、GPT、Qwen 等模型在科研輔助、代碼生成、復(fù)雜流程自動化中的高效使用方法。