腾讯｜基于大语言模型的非结构化数据知识挖掘与智能体应用研究实习
岗位职责
课题背景：
企业办公场景中沉淀了海量非结构化数据资产，蕴含着丰富的业务知识与关联信息。本课题旨在基于大语言模型，从复杂的非结构化数据中安全、精准地提取结构化知识，并构建自动化的知识挖掘与分析系统，为企业智能化升级提供核心技术支撑。
课题挑战：
1、复杂数据的结构化提取：原始数据存在边界模糊、话题交织、语义歧义等特征，需攻克高难度的非结构化文本解析与结构化表示难题。
2、深层知识关系挖掘：从海量文本中挖掘隐含的实体关系、业务流程与知识图谱，要求极高的准确率和鲁棒性。
3、知识与智能体的融合应用：将挖掘所得的结构化知识与智能体（Agent）能力深度结合，在实际业务场景中实现稳定、可泛化的智能应用。
具体工作：
深度参与非结构化数据知识挖掘与智能体应用的研发工作。核心职责包括：基于 LLM 设计并优化知识抽取与图谱构建方案，探索结构化知识与智能体系统的融合路径，推动研究成果在真实场景中落地。
任职要求
岗位职责：
1、计算机、数学、统计学、自然语言处理、机器学习、人工智能及相关理工科专业，博士学历优先，特别优秀的硕士亦可考虑；
2、具备LLM驱动的知识图谱构建、信息抽取、结构化处理经验者优先，包括但不限于图数据库应用、实体对齐等；
3、熟悉序列建模、行为预测等技术，有数据挖掘相关研究经验者优先；
4、有顶会论文发表、知名研究机构实习经验或开源项目贡献者优先。
腾讯招聘实习生：基于大语言模型的非结构化数据知识挖掘与智能体应用研究岗位来自腾讯招聘官网，具体内容以腾讯招聘官网为准。