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一、崗位職責(zé)?
（一）RAG 應(yīng)用全流程開(kāi)發(fā)?
需求拆解與方案設(shè)計(jì)：深度對(duì)接應(yīng)用需求部門(mén)，輸出 RAG 應(yīng)用技術(shù)方案（含檢索策略、對(duì)話(huà)邏輯、交互流程）；?
核心架構(gòu)開(kāi)發(fā)：基于 LangChain/LlamaIndex 搭建 RAG 系統(tǒng)核心框架，實(shí)現(xiàn) “提問(wèn)解析 - 知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)檢索（對(duì)接知識(shí)圖譜團(tuán)隊(duì)輸出的圖數(shù)據(jù)庫(kù)接口）- 向量數(shù)據(jù)庫(kù)精準(zhǔn)召回 - 大模型結(jié)構(gòu)化生成” 全鏈路閉環(huán)；?
性能優(yōu)化：針對(duì) RAG 應(yīng)用的檢索精度（如客戶(hù)需求匹配準(zhǔn)確率≥90%）、響應(yīng)速度（單次請(qǐng)求≤2 秒）、多輪對(duì)話(huà)連貫性進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，解決 “檢索偏差、生成內(nèi)容脫離實(shí)際需求” 等問(wèn)題。準(zhǔn)確性?xún)?yōu)化：能解決在超長(zhǎng)上下文應(yīng)用場(chǎng)景下生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。
（二）大模型適配與調(diào)優(yōu)?
模型選型與適配：根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，選擇開(kāi)源模型（如 Llama 3、Qwen）或商業(yè) API（如 GPT-4），完成模型本地化部署或 API 對(duì)接；?
場(chǎng)景化微調(diào)：基于公司數(shù)據(jù)，采用 LoRA/QLoRA 等高效微調(diào)方法，優(yōu)化模型的專(zhuān)業(yè)度（如回答準(zhǔn)確率提升至 95%以上）；?
Prompt 工程：設(shè)計(jì)場(chǎng)景化 Prompt 模板，結(jié)合少樣本學(xué)習(xí)提升模型輸出質(zhì)量與一致性。?
（三）運(yùn)維與迭代?
日常運(yùn)維：負(fù)責(zé) RAG 應(yīng)用的線(xiàn)上監(jiān)控（如服務(wù)可用性、錯(cuò)誤率），保障系統(tǒng)可用性≥99.9%，快速響應(yīng)并解決線(xiàn)上問(wèn)題（如檢索失敗、模型生成異常）；?
應(yīng)用反饋迭代：收使用反饋，結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化方向，推動(dòng) RAG 應(yīng)用持續(xù)迭代；?
技術(shù)沉淀：總結(jié) RAG 應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，輸出技術(shù)文檔，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升。?
二、崗位技能要求?
（一）核心技術(shù)硬技能?
RAG 技術(shù)棧精通：?
熟練使用 LangChain/LlamaIndex 框架構(gòu)建 RAG 系統(tǒng)，有復(fù)雜場(chǎng)景（如多輪對(duì)話(huà)、多模態(tài)檢索）RAG 應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；?
掌握向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Milvus/Qdrant/Chroma）的部署、索引優(yōu)化與查詢(xún)調(diào)優(yōu)，能解決 “高維度數(shù)據(jù)檢索慢、召回精度低” 問(wèn)題；?
具備檢索策略設(shè)計(jì)能力：熟悉 BM25、向量檢索、混合檢索等策略，能根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景選擇適配方案（如采用 “向量 + 知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)檢索”）。?
大模型開(kāi)發(fā)能力：?
熟練掌握大模型微調(diào)技術(shù)：熟悉 LoRA/QLoRA 原理與實(shí)踐，能使用 PEFT、Transformers 等庫(kù)完成模型微調(diào)，有 10 萬(wàn)級(jí)以上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)微調(diào)經(jīng)驗(yàn)；?
精通 Prompt 工程：能設(shè)計(jì)零樣本 / 少樣本 Prompt、思維鏈（CoT）Prompt，提升模型在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的輸出質(zhì)量；?
具備模型評(píng)估能力：能使用 BLEU、ROUGE、人工評(píng)分等方法評(píng)估模型輸出效果，制定針對(duì)性?xún)?yōu)化方案。?
應(yīng)用開(kāi)發(fā)與集成能力：?
編程基礎(chǔ)扎實(shí)：熟練使用 Python，掌握 FastAPI/Flask 后端開(kāi)發(fā)，能獨(dú)立完成 RAG 應(yīng)用的接口開(kāi)發(fā)與前端對(duì)接（如與 Vue/React 前端配合實(shí)現(xiàn)交互功能）；?
數(shù)據(jù)庫(kù)操作熟練：能使用 MySQL/PostgreSQL 存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，熟悉 SQL 優(yōu)化；?
容器化與部署：掌握 Docker/K8s，能完成 RAG 應(yīng)用的容器化打包與云部署（AWS / 阿里云 / 騰訊云），有 CI/CD 流程搭建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。?
（二）軟技能?
問(wèn)題解決能力：面對(duì) RAG 應(yīng)用開(kāi)發(fā)中的 “檢索精度低、模型生成異?！?等問(wèn)題，能快速定位原因（如知識(shí)匹配偏差、Prompt 設(shè)計(jì)不合理）并給出解決方案；?
項(xiàng)目推進(jìn)能力：能獨(dú)立主導(dǎo) RAG 應(yīng)用從需求到上線(xiàn)的全流程，把控項(xiàng)目進(jìn)度與交付質(zhì)量，在資源有限情況下優(yōu)先實(shí)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)價(jià)值；?
學(xué)習(xí)能力：持續(xù)關(guān)注 RAG 技術(shù)演進(jìn)（如 Agentic RAG、多模態(tài) RAG）與大模型最新動(dòng)態(tài)，能快速將新技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。?
三、任職資格要求?
學(xué)歷背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷；?
工作經(jīng)驗(yàn)：2 年以上大模型 RAG 應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少主導(dǎo)過(guò) 2 個(gè)企業(yè)級(jí) RAG 應(yīng)用從 0 到 1 落地項(xiàng)目。
四、福利待遇
1、上班時(shí)間：9：00-11:50,13:30-17:30（冬）/14:00-18：00（夏），雙休；
2、各項(xiàng)補(bǔ)貼：全勤補(bǔ)貼、餐飲補(bǔ)貼、住宿補(bǔ)貼；
3、薪資待遇：基本工資（10-20K）+餐補(bǔ)+房補(bǔ)+全勤補(bǔ)；
4、社保：公司為員工統(tǒng)一繳納社會(huì)保險(xiǎn)；
5、法定節(jié)假日：年假、婚假、產(chǎn)假、陪產(chǎn)假、哺乳假、喪假等；
6、節(jié)假日禮品福利：情人節(jié)、3.8女神節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)、春節(jié)等福利；
7、禮金福利：新婚禮金、新生兒禮金、直系親屬喪禮金等；
8、其他福利：公司每年集體旅游1-2次，團(tuán)隊(duì)內(nèi)部不定時(shí)團(tuán)建；伯樂(lè)獎(jiǎng)勵(lì)1000-3000元；
9、優(yōu)秀的企業(yè)文化，輕松、愉快、有趣的工作氛圍，我們期待您的加入。