岗位职责：
1.负责基础NLP技术的研发与优化，服务于RAG和产品检索等核心业务，包括但不限于文本分类、序列标注（NER/词性标注）、句法分析、语义理解等传统NLP任务，持续提升核心算法的准确率与泛化能力；
2.深入研发文本-图片表征学习技术，优化embedding算法，结合对比学习、知识增强等方法提升文本向量在语义匹配、检索排序等下游场景的表现，支持多语言、多模态的语义匹配需求；
3.构建领域定制化NLP解决方案，结合大模型进行知识迁移与蒸馏，研发轻量化模型部署方案，满足低资源场景下的实时推理需求；
4.与产品、数据及内部AI技术团队协作，针对具体业务问题，进行数据的分析与清洗，设计模型训练、优化和评测方案。通过数据分析与实验验证，不断迭代优化模型，解决实际应用中的挑战。
5.推动基础NLP技术在业务场景中的技术验证与落地应用，沉淀可复用的算法组件库，持续输出技术专利或高质量学术成果；
任职要求：
1.计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，5年以上NLP相关经验，有丰富文本分类、文本向量化、排序等实践经验；
2.精通Transformer架构及其变体，熟练掌握BERT、GPT等经典模型实现细节；
3.熟悉常见的embedding模型（如BGE、E5等向量化和排序模型）；
4.熟练使用PyTorch框架，具备模型压缩及服务部署经验（TensorRT/ONNX等）。