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工作職責(zé) ：
(1) 負(fù)責(zé)搭建 RAG 流水線：文本抽取與清洗、語(yǔ)義分段（chunking）、元數(shù)據(jù)構(gòu)建、向量化、召回/重排/生成全鏈路打通。
(2) 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 混合檢索（稀疏 BM25/倒排 + 稠密向量 + 結(jié)構(gòu)化過(guò)濾），并落地 Cross-Encoder/雙塔 等重排策略，提升命中與相關(guān)性。
(3) 建設(shè)知識(shí)庫(kù)與索引體系：多數(shù)據(jù)源（PDF/HTML/Office/表格/圖像 OCR）解析；本地知識(shí)庫(kù)/知識(shí)圖譜的構(gòu)建，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)。
(4) 優(yōu)化生成階段：上下文裁剪與排序、提示工程與結(jié)構(gòu)化輸出、排序策略的優(yōu)化、檢索內(nèi)容與模型的適配，降低幻覺(jué)并提升可解釋性。
(5) 評(píng)測(cè)與質(zhì)量體系：離線指標(biāo)（Hit@K、MRR/NDCG、Faithfulness、Citation Accuracy）、線上 A/B 與人工評(píng)測(cè)；構(gòu)建難例集與回歸集。
(6) 與產(chǎn)品/后端/數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，沉淀技術(shù)方案、評(píng)測(cè)報(bào)告與上線手冊(cè)，推動(dòng)灰度發(fā)布與穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。
任職資格
(1) 計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè) 碩士及以上，NLP/信息檢索/搜索推薦相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
(2) 具備扎實(shí)的代碼與數(shù)理基礎(chǔ)，熟練使用 PyTorch / TensorFlow 至少一種深度學(xué)習(xí)框架。
(3) 熟悉檢索與排序：向量化（BGE/QWEN的embedding模型）、混合檢索、MMR、多路召回、Cross-Encoder 重排。
(4) 熟悉 RAG 架構(gòu)：Prompt 設(shè)計(jì)、上下文裁剪與排序、引用對(duì)齊、長(zhǎng)上下文與多跳檢索。
(5) 熟悉 向量數(shù)據(jù)庫(kù)/搜索：例如Milvus/FAISS/Elasticsearch/pgvector，了解相關(guān)參數(shù)調(diào)優(yōu)。
(6) 具備評(píng)測(cè)與數(shù)據(jù)治理能力：構(gòu)建離線數(shù)據(jù)集、標(biāo)注/人評(píng)流程、難例挖掘與數(shù)據(jù)增強(qiáng)；能讀懂并利用業(yè)務(wù)日志做閉環(huán)迭代。
(7) 良好的溝通協(xié)作與產(chǎn)品意識(shí)，能在不確定場(chǎng)景下拆解問(wèn)題并推動(dòng)落地。
試用期內(nèi)工作任務(wù)計(jì)劃及考核標(biāo)準(zhǔn)
(1)學(xué)習(xí)公司的產(chǎn)品體系、了解相關(guān)業(yè)務(wù)和功能。
(2)根據(jù)制定的開(kāi)發(fā)計(jì)劃，按時(shí)完成工作任務(wù)。
(3)遇到問(wèn)題，能夠主動(dòng)尋求幫助并積極參與問(wèn)題解決過(guò)程。
(4)進(jìn)行至少一次技術(shù)經(jīng)驗(yàn)分享。
(5)能夠完成base版本的RAG流程的搭建。