职位名称：数据科学家-自然语言处理（NLP）
地点：加利福尼亚州洛杉矶
职位描述：
我们正在寻找一位高技能、积极进取的数据科学家，专注于自然语言处理（NLP），加入我们位于加利福尼亚州洛杉矶的充满活力的团队。作为一名专注于NLP的数据科学家，您将在开发和优化用于检索增强生成（RAG）应用的大型语言模型（LLMs）方面发挥关键作用。您的职责涵盖了一系列挑战，从构建有效的模型到解决延迟问题和确保负责任的AI实践。
职责：
架构设计：
开发和优化基于RAG的LLMs，解决上下文窗口大小、准确检索块和排序相关性等挑战。
检索策略：
实现上下文感知的块划分、混合大小块、知识图谱和关键字匹配技术，以实现高效检索。
延迟优化：
优化流水线延迟，包括缓存向量化的标记和语义感知向量缓存。
推理和问题解决：
使用ReACT、函数调用和思维推理的图/树等框架解决推理挑战。
定制嵌入和信息提取：
在LangChain或LlamaIndex中集成定制嵌入，利用LLMs进行信息提取，并扩展查询以改善检索效果。
平台评估：
评估Azure OpenAI中的Microsoft Copilot、LangChain等开源框架、AWS Bedrock和其他LLM平台。
训练和微调：
实施LORA等技术，为特定指令训练和微调LLMs。
量化和基准测试：
探索量化方法以实现成本效益的GPU使用，并参与Hugging Face Open LLM Leaderboard和Chatbot Arena等基准测试工作。
合作与沟通：
与跨职能团队有效合作，传达复杂的技术概念，并为协作工作环境做出贡献。
资格要求：
计算机科学、数据科学或相关领域的硕士或博士学位。
在NLP应用中开发和优化大型语言模型的经验。
精通Python等编程语言，熟悉相关库和框架。
扎实的NLP技术知识，包括检索增强生成、信息提取和定制嵌入。
具备负责任的AI实践和偏见缓解策略的经验。
优秀的解决问题的能力和在快节奏、协作的环境中工作的能力。
优先技能：
熟悉开源LLMs和框架。
具有语言模型基准测试和验证的经验。
深入理解基础模型、变压器架构和其他相关概念。
具备面向技术和非技术受众的有效沟通能力。 
洛杉矶