崗位職責
一、NL2SQL 體系建設
1、負責 NL2SQL 的語義解析、槽位抽取、Schema 對齊、SQL 生成與校驗、口徑解釋（Explain）等全鏈路能力建設。
2、建設受控解析（Controlled NL Parser）與可解釋查詢：時間口徑、狀態(tài)口徑、分組維度、指標計算方式、排序/TopN 等策略統(tǒng)一。
3、結合業(yè)務數(shù)據(jù)治理：字段字典、枚舉映射、權限/RBAC、脫敏策略、查詢安全（限流/黑白名單/SQL 審計）等。
二、RAG/知識庫能力（LangChain / LightRAG）
1、搭建知識庫問答鏈路：文檔解析、清洗、切塊（chunking）、向量化、召回、Rerank、引用與溯源。
2、深度理解并可改造 LangChain / LightRAG：自定義 Retriever、工具調(diào)用、Memory、Agent/Workflow 編排與評測。
3、支持多源文檔：PDF/Word/Excel/網(wǎng)頁，重點處理版面分析（布局識別、表格/標題層級/段落結構）提升檢索與回答準確率。
三、語義挖掘與數(shù)據(jù)挖掘
1、對業(yè)務文本進行結構化抽?。▽嶓w/事件/關系），進行聚類、熱點發(fā)現(xiàn)、趨勢分析、異常檢測等數(shù)據(jù)挖掘任務。
2、設計數(shù)據(jù)閉環(huán)：采樣/標注/評測/迭代，推動指標持續(xù)提升（準確率、召回率、SQL 執(zhí)行成功率、RAG 命中率等）。
四、多模態(tài)與大模型訓練/微調(diào)
1、參與大模型/多模態(tài)模型訓練與調(diào)優(yōu)：SFT/對齊、指令數(shù)據(jù)構建、評測集設計、推理加速與部署。
2、能將多模態(tài)能力與業(yè)務結合：圖文理解、版面理解、圖表/表格信息抽取等。
五、語音鏈路與數(shù)字人（可選但優(yōu)先）
1、熟悉 ASR/TTS 的接入、優(yōu)化與工程化：實時流式識別、端到端延遲優(yōu)化、標點/熱詞、音色與播報策略。
2、有數(shù)字人/虛擬人項目經(jīng)驗：語音驅動、口型對齊、對話系統(tǒng)接入（工具調(diào)用/NL2SQL/RAG）、實時交互鏈路。
六、平臺化與工程落地
1、將上述能力服務化：API 設計、權限控制、日志監(jiān)控、灰度發(fā)布、A/B 測試、成本與性能優(yōu)化
2、推進 Agent/流程編排落地：根據(jù)業(yè)務場景拆解任務、選擇工具、完成端到端閉環(huán)。
任職要求（必須項）
1、本科及以上學歷，計算機/數(shù)據(jù)科學/人工智能相關專業(yè)，3 年及以上相關經(jīng)驗（能力強可放寬）。
2、熟練使用 Python，具備良好工程能力，能獨立完成從原型到上線的落地。
3、深度理解 NL2SQL：語義解析、Schema 對齊、SQL 生成策略、執(zhí)行校驗/糾錯、口徑解釋等至少 2 個模塊有實戰(zhàn)經(jīng)驗。
4、RAG/知識庫實戰(zhàn)經(jīng)驗：了解 chunking 策略、向量召回、Rerank、引用溯源、評測與效果提升方法。
5、具備數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘能力：能圍繞業(yè)務構建指標體系、定位問題、形成迭代閉環(huán)。
加分項（優(yōu)先考慮）
1、熟練使用或深度改造 LangChain / LightRAG / 類 Agent 框架，并有工具調(diào)用/流程編排實踐。
2、版面分析/文檔理解經(jīng)驗：PDF layout、表格結構化、標題層級抽取、OCR + 結構恢復等。
3、大模型訓練經(jīng)驗：SFT、指令數(shù)據(jù)構建、評測體系、推理優(yōu)化（vLLM/并發(fā)/緩存/長上下文優(yōu)化）。
4、ASR/TTS 或數(shù)字人項目經(jīng)驗：實時語音對話、多輪交互、低延遲鏈路優(yōu)化。
5、了解向量庫/檢索系統(tǒng)：Milvus/Faiss/pgvector/ES 向量等；了解 GraphRAG / LightRAG 的圖譜化增強思路。
6、熟悉常見中間件與部署：Docker、Linux、Redis、MySQL、消息隊列（Kafka/RabbitMQ）、WebSocket/流式接口等。