核心关键词：
自然语言处理 (NLP)、embedding、向量数据库、RAG
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算法研究与开发：负责深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的算法设计与优化，开发高适配性的AI算法模型，以满足特定业务需求。例如，构建智能推荐系统，根据用户行为分析其偏好。
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数据处理与分析：在模型训练之前，进行数据的清洗、标注和预处理，确保数据质量，以提高模型的训练效果。这包括去除噪声数据、标准化文本格式等。
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模型开发与优化：选择合适的算法和设计模型架构，编写代码实现算法模型，并对模型进行持续的优化和迭代，以提升模型的准确性和稳定性。
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算法验证与评估：搭建科学的评估体系，运用准确率、召回率等指标，严格验证算法模型效果，确保符合业务标准。
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跨部门协作：与产品经理、开发团队等密切合作，提供技术支持，助力AI产品的落地与迭代。例如，在开发新应用时，工程师需要与产品经理沟通，了解用户需求，从而设计出更符合市场需求的算法