崗位職責(zé)：
1. 開展基于團(tuán)隊(duì)自研的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的研發(fā)（圖數(shù)據(jù)庫、向量數(shù)據(jù)庫等），參與公司自研的向量數(shù)據(jù)庫核心模塊的設(shè)計(jì)、開發(fā)與性能優(yōu)化，重點(diǎn)涵蓋查詢執(zhí)行器、索引管理、實(shí)現(xiàn)高性能向量檢索算法（HNSW、IVF-PQ、ScaNN、DiskANN 等）等。
2. 探索向量數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫融合的多模態(tài)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，設(shè)計(jì)下一代多模態(tài)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)。
3. 開展大語言模型的應(yīng)用設(shè)計(jì)與開發(fā)，包括 RAG、Agent等核心場景。
4. 基于國產(chǎn)硬件平臺與團(tuán)隊(duì)自研的國產(chǎn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)端到端的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，涵蓋模型推理服務(wù)、知識檢索、記憶緩存與用戶交互方式。
5. 結(jié)合業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)流、提示鏈與工具調(diào)用鏈，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)服務(wù)的生成質(zhì)量與效率。
6. 與模型團(tuán)隊(duì)、后端開發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)同，完成自研數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的國產(chǎn)化應(yīng)用落地，并持續(xù)優(yōu)化應(yīng)用運(yùn)行情況。
7. 持續(xù)跟蹤開源與商業(yè)的LLM應(yīng)用生態(tài)，評估并引入適合的框架或工具。