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崗位職責(zé)

1. 負(fù)責(zé)生命科學(xué)行業(yè)AI大模型和應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)工程，構(gòu)建數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)管理體系


2. 負(fù)責(zé)從原始數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)服務(wù)的全流程，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建設(shè)數(shù)據(jù)管道


3. 分析數(shù)據(jù)檢索策略，確定數(shù)據(jù)源和抓取策略


4. 采集，抓取，清洗，去重，融合，質(zhì)量評估和數(shù)據(jù)服務(wù)，為LLM提供RAG數(shù)據(jù)服務(wù)，構(gòu)建微調(diào)和SFT數(shù)據(jù)集


5. 管理數(shù)據(jù)有效性和質(zhì)量，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的標(biāo)注和驗證


6. 管理和維護(hù)數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)管道，為前端應(yīng)用和模型提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支持

崗位要求

1. 信息管理、計算機(jī)、數(shù)學(xué)、生物信息、化學(xué)、藥學(xué)相關(guān)專業(yè)


2. 熟練使用python等至少一種編程語言，熟悉爬蟲和數(shù)據(jù)工程、精通信息檢索和搜索引擎技巧


3. 熟練掌握數(shù)據(jù)采集、清洗、轉(zhuǎn)換、加載、融合、數(shù)據(jù)服務(wù)的相關(guān)技術(shù)和工具


4. 熟悉數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫技術(shù)，如SQL、NoSQL、Hadoop、Spark等


5. 有大模型數(shù)據(jù)工程，爬蟲框架，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)標(biāo)注、搜索引擎，RAG，知識圖譜相關(guān)經(jīng)驗的同學(xué)非常歡迎


6. 對AI和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有濃厚興趣，持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)。有良好的軟件工程知識和質(zhì)量意識，良好的編程風(fēng)格習(xí)慣，熟悉敏捷開發(fā)模式