岗位职责:
1.数据抽取技术：能够结合大模型实现大规模数据的噪声消除，统一模型描述多源异构数据，如构建通用本体和知识图谱关系，数据空间映射等；
2.数据分析融合技术：能够分析大规模图数据结构，提取隐含关系、数据异常值等高价值信息；如能够分析时间序列、空间地理数据、多模态数据实现未知模式发现、关联关系分析、增量信息提取等；
3.数据可视化技术：能够可视化展现数据集合的历史记录、异常拐点、离散值等；如展现不同数据集合之间的动态、静态关系，通过图形化、时间线等方式展现数据目标活动规律；
4.大模型应用：能够利用Llama、Qwen等模型实现业务需求，对数据融合分析、特征生成提供支持；
5.前沿技术调研和业界架构演进：能够挖掘技术新架构和技术前沿知识，转化为可落地的技术创新和业务创新，解决技术落地中的难题；
6.团队合作与技术输出：与产品、工程和研究团队合作，参与撰写项目相关的高质量论文、研究报告和专利申请。
岗位要求：
1.硕士及以上，计算机科学与技术、数学、人工智能等相关专业；
2.熟悉Python编程，熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架；
3.了解本体抽取、动态本体、关联分析相关理论及方法实践；
4.了解多源异构数据融合相关产品或技术；
5.熟悉多模态检索、推荐、分析融合、协同挖掘、知识图谱理解处理方法及相关实践；
6.具有可视化实践经验，熟悉图、表、序列数据的展示方式及大规模更新技术；
7.具有大模型具体应用和相关实践经验者优先；
8.具备跨领域学习能力，有较强的逻辑思维、交流沟通能力；能够自我驱动，有强烈的责任感和团队协作意识。
加分项：
1.有在顶级会议或期刊发表论文者优先；
2.有多源数据融合分析相关项目经验优先；
3.博士优先，有相关经验且领域相关的硕士优先。