北京其它兼职程序员外包

需求描述

【岗位职责 (Your Mission)】

作为AI核心团队的早期成员，您将主导或深度参与以下工作：

智能知识库构建：

负责设计并实现一套自动化流程，将非结构化的备考资料（PDF、Word教材、讲义）解析并转化为结构化的知识库。
应用NLP和LLM技术，对文档进行章节划分、知识点原子化切分、关键信息抽取（定义、公式、考点等）。
主导知识图谱的构建，利用算法自动挖掘知识点之间的内在逻辑关系（如依赖、分类、对比关系）。
核心算法研发与实现：

设计并实现基于RAG（检索增强生成）架构的智能问答系统（AI私人导师），确保回答的专业性、准确性与可追溯性。
研发用户能力诊断模型，通过分析用户答题行为数据，精准评估其对知识点的掌握程度。
与后端工程师协作，开发智能题目推荐算法，为用户提供“举一反三”和“查漏补缺”的个性化练习。
模型工程化与迭代：

负责将算法模型封装成稳定、高效的API服务，并与后端业务系统进行集成。
建立模型监控与评估体系，持续追踪线上效果，并通过数据反馈进行快速迭代优化。
探索和实践模型量化、蒸馏等优化手段，平衡效果、成本与响应速度。
【任职要求 (Your Expertise)】

我们希望您具备以下硬核实力：

教育背景： 计算机、人工智能、软件工程、统计学等相关专业本科及以上学历。

NLP与大模型实战经验 (核心要求)：

3年以上NLP相关算法研发与项目落地经验。
精通大语言模型（LLM）应用开发，有丰富的Prompt Engineering实战经验，熟悉思维链（CoT）、ReAct等高级Prompting技巧。
必须具备基于LLM API（如OpenAI/Claude/文心一言）开发复杂应用的实际经验，特别是RAG（检索增强生成）项目经验者优先。
熟悉常用的NLP技术和工具，如文本分类、信息抽取（NER）、文本向量化（Embedding），并了解其原理。
文档智能与知识图谱经验：

有处理非结构化文档（特别是PDF）的经验，熟悉PyMuPDF、pdfplumber、OCR等相关工具。
对知识图谱有深入理解，具备图谱构建、知识抽取、图存储（如Neo4j）等相关项目经验者优先。
扎实的编程与工程能力：

精通Python编程，熟悉Pandas、NumPy等数据科学库。
熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。
具备良好的软件工程素养，能编写出结构清晰、可维护、可测试的代码，并能将模型封装为RESTful API。
综合素质：

强大的问题分析与解决能力，能够独立负责一个完整的算法模块。
优秀的沟通协作能力，能与产品、前后端工程师等角色高效协同。
对新技术充满好奇心，具备快速学习和自我驱动的能力。