AI智能文献推荐与知识挖掘系统实习生

职位描述

如果你热衷于AI技术，愿意参与打造全球领先的科研文献检索与推荐系统，来加入我们！共同推动科研文献与数据的智能化革新！

我们正在为玻尔科研空间站招募实习生，我们的目标是通过AI智能推荐引擎和大语言模型（LLM）技术，彻底革新当前知识获取方式，突破传统文献检索的界限。更进一步，我们将 多模态数据挖掘 与 跨领域知识图谱 融入其中，逐步实现用 智能知识库与数据库 替代传统文献。你将有机会与顶尖的技术团队共同构建这一颠覆性系统，推动科研效率和知识发现的革命。

你将参与的核心任务：

1. AI文献推荐与检索系统——利用AI技术构建精准的文献推荐与检索系统，通过智能化算法让科研人员快速获取所需信息。

2. AI驱动的科研产品打磨——深度参与基于大模型的文献精读、期刊订阅、Notebook等科研产品迭代，推动智能科研工具落地！

3. 文献多模态数据与知识挖掘——解析分子式、化学式、表格、图片等多模态数据，构建知识图谱并智能链接科研文献，助力跨学科研究和深度知识发现！

4. 智能数据库革新——从传统文献向智能化数据库进化，构建分子数据库、靶点数据库、材料数据库等，为科研人员提供全新的知识获取方式。

5. 技术创新与实践应用——在推动前沿技术应用的同时，你将直接参与系统的技术架构设计与优化，推动科研知识获取方式的全面变革。

任职要求

我们希望你具备：

1. AI推荐与搜索技术——了解推荐算法、搜索引擎优化，能够思考并优化科研文献的个性化推荐策略。

2. LLM的原理与应用——熟悉大语言模型（如GPT、BERT）的机制，能在智能文献分析、知识问答等场景中探索应用。

3. 扎实的编程与数据处理能力——至少熟练掌握Python/Go等一门编程语言，具备数据处理和分析能力，熟悉相关大数据框架如Spark、Hadoop、Hive等优先。

4. 科研素养与好奇心——经常阅读科研论文，对科研人员的知识需求有深刻理解，能够助力文献推荐、分析和深度阅读。

5. 团队协作与创新精神——具备良好的团队协作能力，敢于挑战技术难题，能与不同学科背景的团队成员高效合作，共同推动项目创新！

你将收获：

🌍 直面全球科研挑战——参与AI+科研的最前沿应用，助力学术创新！

⚡ 顶尖技术实践——深入AI搜索推荐、知识图谱、LLM应用等核心技术栈，提升实战能力！

💡 导师辅导&成长机会——与顶级研发团队并肩作战，快速成长，积累宝贵行业经验！

🎯 全链路产品实践——直接参与智能科研工具的产品设计与优化，从0到1构建颠覆性系统！

🔥 颠覆传统，定义未来！我们等你来！

如果你渴望站在AI与科研交叉的最前沿，探索知识智能化的无限可能，欢迎加入我们，让AI驱动科研变革！