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崗位職責(zé)： 1. 負(fù)責(zé)RAG系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與開發(fā) ，結(jié)合生物信息領(lǐng)域知識庫（如基因組數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、藥物靶點等），實現(xiàn)高效檢索與生成模塊的集成，提升問答、摘要等場景的準(zhǔn)確性 2. 主導(dǎo)基于LLM的智能對話、知識圖譜、文檔摘要等場景的算法設(shè)計與優(yōu)化，推動RAG（檢索增強(qiáng)生成）、AI Agent等技術(shù)在業(yè)務(wù)中落地。 3. 參與RAG系統(tǒng)開發(fā)，集成各類大模型與向量數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化模型推理效率和檢索性能。 4. 負(fù)責(zé)生物信息領(lǐng)域模型開發(fā)和優(yōu)化，特別是在Graph RAG技術(shù)領(lǐng)域，利用Graph RAG技術(shù)構(gòu)建生物信息知識圖譜，提升系統(tǒng)智能水平。 職位要求： 具備扎實的深度學(xué)習(xí)與自然語言處理基礎(chǔ)，熟悉RNN、LSTM、Transformer等時序模型 掌握常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost）等 熟練使用Python編程、Linux開發(fā)環(huán)境，熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架pytorch/tensorflow，具備向量數(shù)據(jù)庫（FAISS/Milvus...），圖數(shù)據(jù)庫（neo4j）開發(fā)能力。 具備 LangChain、llamaIndex 、autogen、langGraph等相關(guān)框架實踐經(jīng)驗，熟悉其核心組件與應(yīng)用場景，能夠熟練運用框架搭建RAG系統(tǒng)， Agent 應(yīng)用，解決實際業(yè)務(wù)問題。（重點） 熟悉開源可視化AI工作流編排框架，如ragflow / dify / n8n / fastgpt，有二次開發(fā)經(jīng)驗優(yōu)先。 熟悉 RAG 相關(guān)技術(shù)原理，有 Query 執(zhí)行規(guī)劃、文檔解析清洗、混合搜索、語義挖掘、圖片解析經(jīng)驗優(yōu)先。 熟練掌握Graph RAG技術(shù)，了解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、知識圖譜構(gòu)建與嵌入方法，有知識圖譜項目經(jīng)驗者優(yōu)先