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崗位職責(zé)
- 主導(dǎo)企業(yè)級(jí)AI助手的RAG知識(shí)庫的構(gòu)建與優(yōu)化：負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源到檢索鏈路的整體閉環(huán)設(shè)計(jì)，提升企業(yè)AI助手的知識(shí)召回準(zhǔn)確度與響應(yīng)效率。
- 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理與治理：采集、清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理多類型文檔（PPT、Excel、PDF、Word等），制定并迭代數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量校驗(yàn)規(guī)則體系。
- 數(shù)據(jù)治理方案設(shè)計(jì)與執(zhí)行：構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分類、去重、脫敏、格式統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，提升數(shù)據(jù)的可用性、準(zhǔn)確性與合規(guī)性。
- 數(shù)據(jù)自動(dòng)化工具開發(fā)：搭建清洗與治理流程的自動(dòng)化腳本或工具，解決數(shù)據(jù)中的噪聲、冗余、缺失等問題，持續(xù)提升處理效率。
- Embedding與向量數(shù)據(jù)庫管理：負(fù)責(zé)清洗后數(shù)據(jù)的Embedding生成與向量庫入庫，確保檢索召回質(zhì)量與RAG鏈路可維護(hù)性。
- RAG核心技術(shù)研究與應(yīng)用：理解并實(shí)踐**檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation）**相關(guān)原理及架構(gòu)，有落地經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
- 跨部門協(xié)同：與產(chǎn)品、算法及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)合作，梳理數(shù)據(jù)需求，輸出專業(yè)的數(shù)據(jù)治理與知識(shí)庫結(jié)構(gòu)報(bào)告，支撐后續(xù)模型優(yōu)化與智能分析。
# 任職要求
- 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、信息管理等相關(guān)專業(yè)，1-3 年非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理 / 清洗經(jīng)驗(yàn)。
- 精通至少一種編程語言，熟悉 OCR、NLP 等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)。
- 熟悉 Embedding 向量化、檢索算法等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理與RAG相關(guān)技術(shù)。
- 具備數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)治理流程設(shè)計(jì)能力，熟悉數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定方法。
**任職要求**
- 細(xì)心負(fù)責(zé)，對(duì)文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量有嚴(yán)格把控意識(shí)。