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職位要求：

1.碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、軟件工程、自然語言處理、數(shù)據(jù)科學等相關專業(yè)優(yōu)先；或對該領域有深厚興趣且具備突出項目經驗。
2.具備良好的英語水平（CET-6或相當?shù)燃壖耙陨希?，能夠流暢閱讀英文技術文獻和文檔。
3.深入理解大語言模型（LLM） 原理、應用場景及局限性（如GPT系列、Claude、LLaMA等）。
4.精通提示詞（Prompt）工程，掌握多種提示設計技巧并能系統(tǒng)性評估和優(yōu)化提示效果。
5.熟練掌握檢索增強生成（RAG） 技術棧，包括但不限于文本嵌入（Embedding）、向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus, Pinecone, FAISS, Chroma等）、檢索算法、結果融合策略。
6.具備AI Agent開發(fā)經驗或能力，熟悉主流Agent框架（如LangChain, LlamaIndex, AutoGen等）或具備自研Agent核心組件（規(guī)劃、記憶、工具使用）的能力。
7.熟悉知識圖譜構建與應用，包括本體建模、知識抽取、關系推理，并有實際圖數(shù)據(jù)庫（Neo4j等）使用經驗。
8.精通Python編程語言，有扎實的工程能力和良好的代碼規(guī)范；熟悉常用的數(shù)據(jù)處理、機器學習庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn）及深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）。
9.有以下經驗者優(yōu)先考慮：
實際部署和優(yōu)化LLM應用（微調、量化、部署、監(jiān)控）的經驗。
構建復雜企業(yè)級知識圖譜或智能問答系統(tǒng)的經驗。
在智能客服、知識管理、智能決策、自動化流程等場景應用LLM/RAG/Agent的經驗。
熟悉LLM評估方法、Agent仿真測試或RAG評估指標。