【27届留用实习生】多模态/大模型知识抽取-数据平台中心

实习收获与发展 - 参与真实的科学文献理解与知识抽取场景，而非教学型或 Demo 项目 - 系统接触大模型在复杂文本场景下的实际应用 - 在实践中逐步理解复杂科学问题与 AI4S 项目需求 - 表现优秀的硕士 / 博士实习生可获得 转正机会 - 有机会参与论文、技术报告或对外研究成果的产出 岗位职责 1. 参与科学文献相关的数据处理与知识抽取工作，包括文本解析、信息抽取与结构化整理 2. 协助开展基于大语言模型的文献理解与知识推理实验，如抽取规则设计、推理流程验证等 3. 在指导下参与文献数据的整理、分析与质量评估，支持真实业务与项目需求 4. 参与部分与科学文献相关的自动化流程或工具开发，提升文献处理效率与稳定性 5. 视项目进展，参与 AI4S 相关的数据或算法探索性工作，支持模型与算法方向的进一步研究

1. 在读本科高年级 / 硕士 / 博士研究生，计算机、人工智能、数据科学、NLP 或相关相关方向 2. 对大语言模型、信息抽取或文本理解方向有兴趣 3. 具备基础的编程能力，熟悉 Python，了解基本 NLP 或机器学习方法 4. 学习能力强，做事踏实，能够按要求完成任务并持续优化 5. 具备主动思考和探索意识，愿意尝试新方法并与团队沟通 6. 每周工作至少 4 天，实习至少 4-6 个月，全职实习者优先 加分项： - 有 LLM、Prompt、RAG、Agent 或相关项目经验 - 有科学文献、长文本或专业文本处理经验 - 有研究型项目、论文或技术报告相关经验