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    標(biāo)新科技(北京)有限公司招聘Python/大語言模型實(shí)習(xí)生

    招聘職位:Python/大語言模型實(shí)習(xí)生

    1.工作地點(diǎn):北京

    2.招聘人數(shù):2人

    3.實(shí)習(xí)周期:3個(gè)月及以上(長(zhǎng)期優(yōu)先)

    4.工作時(shí)間:每周至少4天

     

    崗位職責(zé)

    1.參與基于Python的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)開發(fā),實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)自動(dòng)化獲取

    2.運(yùn)用OCR技術(shù)(PaddleOCR/Tesserac/olmOCR等)處理各類文檔與圖像數(shù)據(jù)

    3.開發(fā)基于大模型(LLM)的文檔理解與信息抽取功能

    4.參與構(gòu)建RAG(檢索增強(qiáng)生成)系統(tǒng),優(yōu)化文檔問答效果

    5.協(xié)助完成數(shù)據(jù)處理pipeline的設(shè)計(jì)與優(yōu)化

     

    任職要求

    1.計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)在校生

    2.扎實(shí)的Python編程能力

    3.熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

    4.熟悉Scrapy/Requests等爬蟲框架

    5.掌握OpenCV/Pillow等圖像處理庫

    6.了解PyPDF2/pdfplumber等文檔解析工具

    7.有使用deepseek/文心一言等大模型API的經(jīng)驗(yàn)

    8.具備大模型訓(xùn)練基礎(chǔ),了解Transformer架構(gòu)原理,有使用PyTorch進(jìn)行模型微調(diào)(如LoRA/P-tuning)或分布式訓(xùn)練的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)

     

    加分項(xiàng)

    1.有實(shí)際數(shù)據(jù)采集項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

    2.參與過文檔識(shí)別相關(guān)開發(fā)

    3.了解LangChain等LLM應(yīng)用框架

    4.熟悉Docker基本使用

    簡(jiǎn)歷請(qǐng)發(fā)至:lvyk@cnis.ac.cn(郵件標(biāo)題格式:姓名+年齡+學(xué)歷+應(yīng)聘職位名稱

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    標(biāo)新科技(北京)有限公司招聘Python/大語言模型實(shí)習(xí)生

    發(fā)稿部門:中標(biāo)集團(tuán)

    招聘職位:Python/大語言模型實(shí)習(xí)生

    1.工作地點(diǎn):北京

    2.招聘人數(shù):2人

    3.實(shí)習(xí)周期:3個(gè)月及以上(長(zhǎng)期優(yōu)先)

    4.工作時(shí)間:每周至少4天

     

    崗位職責(zé)

    1.參與基于Python的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)開發(fā),實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)自動(dòng)化獲取

    2.運(yùn)用OCR技術(shù)(PaddleOCR/Tesserac/olmOCR等)處理各類文檔與圖像數(shù)據(jù)

    3.開發(fā)基于大模型(LLM)的文檔理解與信息抽取功能

    4.參與構(gòu)建RAG(檢索增強(qiáng)生成)系統(tǒng),優(yōu)化文檔問答效果

    5.協(xié)助完成數(shù)據(jù)處理pipeline的設(shè)計(jì)與優(yōu)化

     

    任職要求

    1.計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)在校生

    2.扎實(shí)的Python編程能力

    3.熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

    4.熟悉Scrapy/Requests等爬蟲框架

    5.掌握OpenCV/Pillow等圖像處理庫

    6.了解PyPDF2/pdfplumber等文檔解析工具

    7.有使用deepseek/文心一言等大模型API的經(jīng)驗(yàn)

    8.具備大模型訓(xùn)練基礎(chǔ),了解Transformer架構(gòu)原理,有使用PyTorch進(jìn)行模型微調(diào)(如LoRA/P-tuning)或分布式訓(xùn)練的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)

     

    加分項(xiàng)

    1.有實(shí)際數(shù)據(jù)采集項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

    2.參與過文檔識(shí)別相關(guān)開發(fā)

    3.了解LangChain等LLM應(yīng)用框架

    4.熟悉Docker基本使用

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