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核心職責(zé)：
1、 RAG系統(tǒng)開(kāi)發(fā)：基于LangChain、LlamaIndex等框架搭建檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)，優(yōu)化文檔分塊、向量檢索、結(jié)果重排等全流程效果；持續(xù)迭代知識(shí)庫(kù)更新機(jī)制，解決數(shù)據(jù)時(shí)效性與檢索準(zhǔn)確性問(wèn)題；
2、 Prompt工程優(yōu)化 ：設(shè)計(jì)并優(yōu)化多輪對(duì)話場(chǎng)景下的Prompt模板，通過(guò)Few-shot Learning、Chain-of-Thought等技術(shù)提升模型輸出質(zhì)量；建立Prompt版本管理與A/B測(cè)試機(jī)制，量化不同策略對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)的影響；
3、 工具調(diào)用開(kāi)發(fā)：實(shí)現(xiàn)大模型的Function/Tool Calling能力，設(shè)計(jì)API調(diào)用規(guī)范與異常處理機(jī)制； 開(kāi)發(fā)工具插件系統(tǒng)，支持天氣查詢、數(shù)據(jù)庫(kù)操作等外部服務(wù)的安全接入；
4、 AI Agent架構(gòu)設(shè)計(jì)：構(gòu)建具備規(guī)劃、記憶、反思能力的AI Agent系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)拆解與自動(dòng)化執(zhí)行；優(yōu)化Agent的決策邏輯，平衡計(jì)算成本與任務(wù)完成率指標(biāo)；
5、 工程化落地：使用Python搭建高可用服務(wù)接口，對(duì)接前后端系統(tǒng)并完成性能調(diào)優(yōu)；編寫(xiě)技術(shù)文檔，輸出實(shí)踐案例并推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升。


崗位要求：
1、 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2、 3-5年工作經(jīng)驗(yàn)，搜索引擎或互聯(lián)網(wǎng)背景，有良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通能力，積極主動(dòng)，善于學(xué)習(xí)；
3、 技術(shù)基礎(chǔ)
?熟練掌握 Python，了解 FastAPI/Flask 基本用法；
?熟悉 RAG 技術(shù)原理，完成過(guò) LangChain/LlamaIndex 的簡(jiǎn)單項(xiàng)目（如課程作業(yè)）；
?掌握基礎(chǔ) Prompt 優(yōu)化技巧（如模板設(shè)計(jì)、參數(shù)調(diào)整）；
?了解大模型 Function Calling 機(jī)制，能閱讀并理解相關(guān)代碼示例；
?掌握 Pandas/SQL 數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)，能完成簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。