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自然语言处理算法工程师

18000-35000
北京-北京 | 本科学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 职责描述: 1. 负责机器狗对话系统的设计与开发,实现自然流畅的语音交互体验; 2. 研发并优化NLP算法(如意图理解、智能问答等),推动算法在终端场景的高效落地; 3. 结合Large Language Model(LLM),提升机器狗的语义理解与逻辑推理能力; 4. 协同产品、开发及测试团队,确保算法在端侧产品的性能与质量达标; 5. 跟进NLP领域前沿技术,持续提升产品竞争力。 任职要求: 1. 本科及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业,具备扎实的数学基础和算法能力; 2. 熟悉机器学习算法原理,熟悉深度学习模型和算法,有TensorFlow、PyTorch等实际经验; 3. 具备NLP领域研究或项目经验,如语言模型、对话系统、语义理解等; 4. 熟练使用相关计算机语言,如C 、Python等,熟悉GPU下并行计算和分布计算者优先; 5. 具备良好的逻辑思维能力、解决问题能力以及强烈的技术好奇心。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 互联网服务
  • 民营企业
  • 10-50人
  • 500万
【关于角色】 语义搜索是机器人知识调用与记忆检索的核心能力。作为语义搜索工程师,你将负责构建机器人的向量检索与知识管理系统,使机器人能够快速、精准地从海量经验库、知识图谱和情境记忆中检索相关信息,支撑推理、对话与任务规划的智能决策。你构建的语义搜索基础设施将是机器人"长期记忆"的技术核心。解决用户看不见的技术问题,让用户可感知到的是扎实技术带来的流畅自然体验。 【核心责任】 - 设计并实现高性能的语义向量检索系统,支持文本、图像、视频等多模态内容的相似性检索 - 构建和优化RAG(检索增强生成)管线,将外部知识库与LLM推理深度整合 - 研究嵌入模型的训练与领域自适应微调方法 - 设计机器人场景下的混合检索策略(稠密检索 稀疏检索 重排序) - 负责向量数据库的选型、部署与性能调优 - 建立搜索质量评估体系,设计相关性评估指标与A/B测试框架 【基础要求】 - 扎实的信息检索与自然语言处理基础,熟悉BM25、TF-IDF等传统检索方法 - 深入理解稠密检索技术(bi-encoder、cross-encoder、ColBERT等) - 精通Python,熟悉sentence-transformers、Hugging Face等向量模型库 - 有向量数据库的实际部署与调优经验(Milvus、Qdrant或同类产品) - 有完整的RAG系统搭建经验,理解检索质量对生成效果的关键影响 - 具备检索系统的性能优化能力(索引构建、ANN算法选型、查询加速) 【更好】 - 有多模态嵌入(图像 文本联合检索)的工程实践经验 - 熟悉知识图谱构建与图神经网络在知识检索中的应用 - 有机器人长期记忆或情境记忆系统的设计经验 - 在SIGIR、ACL、EMNLP等知名信息检索或NLP会议发表过相关论文 - 有大规模(亿级向量)检索系统的工程经验
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