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崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)RAG知識(shí)庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫與外部大模型能力結(jié)合，構(gòu)建專屬知識(shí)庫；
2、負(fù)責(zé)大模型與第三方平臺(tái)集成，熟練使用主流大模型 API，完成模型調(diào)用、結(jié)果解析與異常處理；
3、負(fù)責(zé)系統(tǒng)性能評(píng)估、優(yōu)化與實(shí)測(cè)；
4、編寫高質(zhì)量代碼，撰寫詳細(xì)的技術(shù)文檔；
5、跟蹤 RAG、Agent、Self-RAG、FLARE 等前沿技術(shù)，探索更智能的知識(shí)利用方式。
任職要求：
1、碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語言處理、軟件工程、信息檢索等相關(guān)專業(yè)；
2、1-3年大模型算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過 RAG 系統(tǒng)或智能問答系統(tǒng)的開發(fā)，具備實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)；
3、精通 Python，熟悉常用深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch、TensorFlow；
4、熟悉自然語言處理核心技術(shù)：文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、語義相似度、文本生成；
5、熟練掌握 RAG 架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)：文本嵌入模型的技術(shù)選型與優(yōu)化，向量數(shù)據(jù)庫的高效應(yīng)用與性能調(diào)優(yōu)；
6、熟練使用 RAG 開發(fā)框架：LangChain、LlamaIndex、Haystack；
7、熟悉提示工程（Prompt Engineering）、思維鏈（CoT）、Few-shot Learning；
8、具備扎實(shí)的算法基礎(chǔ)與工程實(shí)現(xiàn)能力，能快速將想法落地，主動(dòng)性強(qiáng)，具備獨(dú)立分析問題、提出解決方案的能力。