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崗位職責： 1. 負責RAG系統架構設計與開發 ，結合生物信息領域知識庫（如基因組數據、蛋白質結構、藥物靶點等），實現高效檢索與生成模塊的集成，提升問答、摘要等場景的準確性 2. 主導基于LLM的智能對話、知識圖譜、文檔摘要等場景的算法設計與優化，推動RAG（檢索增強生成）、AI Agent等技術在業務中落地。 3. 參與RAG系統開發，集成各類大模型與向量數據庫，優化模型推理效率和檢索性能。 4. 負責生物信息領域模型開發和優化，特別是在Graph RAG技術領域，利用Graph RAG技術構建生物信息知識圖譜，提升系統智能水平。 職位要求： 具備扎實的深度學習與自然語言處理基礎，熟悉RNN、LSTM、Transformer等時序模型 掌握常見的機器學習算法，如決策樹、集成學習（隨機森林、GBDT、XGBoost）等 熟練使用Python編程、Linux開發環境，熟練掌握主流深度學習框架pytorch/tensorflow，具備向量數據庫（FAISS/Milvus...），圖數據庫（neo4j）開發能力。 具備 LangChain、llamaIndex 、autogen、langGraph等相關框架實踐經驗，熟悉其核心組件與應用場景，能夠熟練運用框架搭建RAG系統， Agent 應用，解決實際業務問題。（重點） 熟悉開源可視化AI工作流編排框架，如ragflow / dify / n8n / fastgpt，有二次開發經驗優先。 熟悉 RAG 相關技術原理，有 Query 執行規劃、文檔解析清洗、混合搜索、語義挖掘、圖片解析經驗優先。 熟練掌握Graph RAG技術，了解圖神經網絡（GNN）、知識圖譜構建與嵌入方法，有知識圖譜項目經驗者優先