崗位職責(zé)
1、基于 RAG 技術(shù)主導(dǎo)智能問答系統(tǒng)全流程開發(fā),結(jié)合學(xué)術(shù)課題、英文論文寫作等業(yè)務(wù)場景,構(gòu)建高質(zhì)量學(xué)術(shù)知識庫,提升知識召回準(zhǔn)確率與覆蓋率。
2、負責(zé) RAG 全鏈路優(yōu)化,包括語義檢索、多路召回、重排序、上下文管理、Prompt 工程,降低模型幻覺,提升內(nèi)容專業(yè)性、規(guī)范性與可靠性。
3、與數(shù)據(jù)團隊協(xié)作,進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、標(biāo)注等工作,完成高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備,并應(yīng)用該數(shù)據(jù)集開展模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)工作,為 RAG 系統(tǒng)優(yōu)化及模型性能提升提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)與訓(xùn)練支撐。
4、跟蹤大模型與 RAG 領(lǐng)域前沿技術(shù),研究最新檢索算法、生成架構(gòu)與優(yōu)化方案,并落地到公司產(chǎn)品體系。
任職要求
1、本科以上學(xué)歷,計算機、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè),2 年以上大模型應(yīng)用或 RAG 相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗。
2、熟練使用 Python,熟悉 C++/Go/Rust(性能優(yōu)化加分),熟悉至少一種常見的深度學(xué)習(xí)框架(Pytorch、TensorFlow等),有獨立編程能力。
3、精通 RAG 全流程:文檔處理、Embedding、向量數(shù)據(jù)庫、檢索、重排序、生成,有從 0 到 1 搭建并優(yōu)化 RAG 系統(tǒng)的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
4、有教育、學(xué)術(shù)、論文寫作、知識庫、智能問答類產(chǎn)品經(jīng)驗者優(yōu)先。
具備良好的業(yè)務(wù)理解與問題定位能力,能從產(chǎn)品效果倒推技術(shù)優(yōu)化方案。