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职位搜索/小红书/【Ace顶尖实习生】向量检索在大模型场景的应用和优化研究
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

上海市 / 浙江省-杭州市 / 北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
实习/见习

标签

数据结构算法多模态开源项目Agentic RAG大语言模型 (Llm)向量检索Kv Cache
💡

核心评价

顶尖平台的前沿AI研究实习,技术成长性极强,薪资符合市场,工作模式传统。

【Ace顶尖实习生】向量检索在大模型场景的应用和优化研究

🤖 AI 估测:¥8K-15K

发布时间:29 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于前沿AI技术的研究型实习岗位
你将深入研究如何优化向量检索技术,以增强大型语言模型(LLM)的能力,具体方向包括构建高效的多模态数据索引、设计智能检索增强生成(RAG)策略,以及优化大模型的推理过程
这是一个能让你接触到千亿级数据处理和最新Agent技术的高挑战性项目

✓工作职责

本课题研究如何优化向量检索技术以增强大型语言模型能力
主要方向包括:
优化高维向量索引结构,实现千亿级多模态数据的高效检索
设计多Agent场景下的智能检索增强生成(Agentic RAG)策略,探索检索结果与大模型上下文的最优融合方法
研究基于向量检索优化大模型推理过程中的KV Cache机制,为智能体应用的效果优化和大模型推理提供关键技术支持

⭐最低要求

不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先
编程基本功扎实,具有扎实的数据结构和算法功底,熟悉常用的设计模式、软件架构模式、计算网络、操作系统,擅长Java/C++至少一门语言
良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步

👍优先资格

在Github上拥有有影响力的开源项目,或者是行业著名开源项目的核心贡献者优先,参加过ACM竞赛者优先,对推荐前沿技术有了解的优先
在国际会议或期刊发表论文者(包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等)优先
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