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崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)基于大語(yǔ)言模型（LLM）的 RAG 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研發(fā)，涵蓋數(shù)據(jù)處理、向量化、檢索、生成等全流程；
2. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高性能的文檔預(yù)處理與向量化方案，支持大規(guī)模文檔數(shù)據(jù)的批量構(gòu)建與增量更新；
3. 優(yōu)化檢索效果與響應(yīng)速度，包括向量索引結(jié)構(gòu)優(yōu)化、多路檢索融合（Hybrid Search）、重排序等技術(shù)；
4. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)更新、版本管理與質(zhì)量評(píng)估機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性；
5. 集成并優(yōu)化多種大語(yǔ)言模型（開(kāi)源與商用），實(shí)現(xiàn)低延遲、高并發(fā)的在線推理服務(wù)；
6. 與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)合作，基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)提示詞（Prompt Engineering）、上下文構(gòu)造策略等，提高生成結(jié)果的可用性；
7. 監(jiān)控與優(yōu)化 RAG 系統(tǒng)的可用性、擴(kuò)展性與穩(wěn)定性，處理生產(chǎn)環(huán)境中的性能與質(zhì)量問(wèn)題；
任職要求：
1. 教育背景：計(jì)算機(jī)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)?？萍耙陨蠈W(xué)歷。
2. 技術(shù)經(jīng)驗(yàn)：
3 年及以上后端研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少 1 年 LLM 應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與檢索系統(tǒng)（如 Elasticsearch、Milvus、FAISS、Weaviate 等）生產(chǎn)環(huán)境經(jīng)驗(yàn)；
精通 Python 或 Java，熟悉常用 AI/ML 框架（PyTorch、Transformers、LangChain、LlamaIndex 等）；
熟悉 RAG 技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)流程，包括向量化、索引構(gòu)建、檢索優(yōu)化、上下文拼接、生成控制等。
3性能優(yōu)化能力：
有應(yīng)對(duì)大規(guī)模文檔構(gòu)建與檢索的性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，了解索引分片、分布式檢索、緩存策略等；
備大模型推理加速經(jīng)驗(yàn)（模型量化、批量推理、流式輸出等）。
4. 系統(tǒng)架構(gòu)能力：
熟悉分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)，具備高并發(fā)服務(wù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
熟悉云原生技術(shù)（Docker、Kubernetes）；
有企業(yè)級(jí) RAG 項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)，能提供案例；