职位：数据科学家 - 自然语言处理（NLP）
地点：加利福尼亚洛杉矶
职位描述：
我们正在寻找一位技术娴熟、积极主动的数据科学家，具备自然语言处理（NLP）领域的专业知识，加入我们在加利福尼亚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，您将在开发和优化大型语言模型（LLMs）用于检索增强生成（RAG）应用方面发挥关键作用。您的职责涵盖了各种挑战，从设计有效的模型到解决延迟问题和确保负责任的人工智能实践。
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、准确的块检索和排序相关性等挑战。
检索策略：
实施上下文感知的块检索、混合大小的块、知识图谱和关键词匹配技术，以提高检索效率。
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的向量缓存。
推理和问题解决：
利用ReACT、函数调用和思维推理的图/树等框架解决推理挑战。
自定义嵌入和信息提取：
在LangChain或LlamaIndex中集成自定义嵌入，利用LLMs进行信息提取，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实验平台。
训练和微调：
实施LORA等技术，用于训练和微调针对特定指令的LLMs。
量化和基准测试：
探索用于成本效益GPU使用的量化方法，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，沟通复杂的技术概念，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、信息提取和自定义嵌入。
具备负责任的人工智能实践和偏见缓解策略的经验。
出色的问题解决能力和在快节奏、协作环境中工作的能力。
首选技能：
熟悉开源的LLMs和框架。
以往在语言模型的基准测试和验证方面的经验。
对基础模型、转换器架构和其他相关概念有深入理解。
具备技术和非技术受众的有效沟通能力。
生成型AI NLP数据科学家 加利福尼亚 
洛杉矶