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(1) 負責搭建 RAG 流水線：文本抽取與清洗、語義分段（chunking）、元數(shù)據(jù)構(gòu)建、向量化、召回/重排/生成全鏈路打通。
(2) 設(shè)計與實現(xiàn) 混合檢索（稀疏 BM25/倒排 + 稠密向量 + 結(jié)構(gòu)化過濾），并落地 Cross-Encoder/雙塔 等重排策略，提升命中與相關(guān)性。
(3) 建設(shè)知識庫與索引體系：多數(shù)據(jù)源（PDF/HTML/Office/表格/圖像 OCR）解析；本地知識庫/知識圖譜的構(gòu)建，向量數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。
(4) 優(yōu)化生成階段：上下文裁剪與排序、提示工程與結(jié)構(gòu)化輸出、排序策略的優(yōu)化、檢索內(nèi)容與模型的適配，降低幻覺并提升可解釋性。
(5) 評測與質(zhì)量體系：離線指標（Hit@K、MRR/NDCG、Faithfulness、Citation Accuracy）、線上 A/B 與人工評測；構(gòu)建難例集與回歸集。
(6) 與產(chǎn)品/后端/數(shù)據(jù)團隊協(xié)作，沉淀技術(shù)方案、評測報告與上線手冊，推動灰度發(fā)布與穩(wěn)定運營。
任職資格
(1) 計算機/數(shù)學/統(tǒng)計等相關(guān)專業(yè) 碩士及以上，NLP/信息檢索/搜索推薦相關(guān)經(jīng)驗。
(2) 具備扎實的代碼與數(shù)理基礎(chǔ)，熟練使用 PyTorch / TensorFlow 至少一種深度學習框架。
(3) 熟悉檢索與排序：向量化（BGE/QWEN的embedding模型）、混合檢索、MMR、多路召回、Cross-Encoder 重排。
(4) 熟悉 RAG 架構(gòu)：Prompt 設(shè)計、上下文裁剪與排序、引用對齊、長上下文與多跳檢索。
(5) 熟悉 向量數(shù)據(jù)庫/搜索：例如Milvus/FAISS/Elasticsearch/pgvector，了解相關(guān)參數(shù)調(diào)優(yōu)。
(6) 具備評測與數(shù)據(jù)治理能力：構(gòu)建離線數(shù)據(jù)集、標注/人評流程、難例挖掘與數(shù)據(jù)增強；能讀懂并利用業(yè)務(wù)日志做閉環(huán)迭代。
(7) 良好的溝通協(xié)作與產(chǎn)品意識，能在不確定場景下拆解問題并推動落地。
試用期內(nèi)工作任務(wù)計劃及考核標準
(1)學習公司的產(chǎn)品體系、了解相關(guān)業(yè)務(wù)和功能。
(2)根據(jù)制定的開發(fā)計劃，按時完成工作任務(wù)。
(3)遇到問題，能夠主動尋求幫助并積極參與問題解決過程。
(4)進行至少一次技術(shù)經(jīng)驗分享。
(5)能夠完成base版本的RAG流程的搭建。