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崗位定位
負責(zé)面向大模型（LLM）應(yīng)用的知識庫數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：覆蓋原始語料采集、清洗、向量化、存儲、檢索鏈路到質(zhì)量評估的全流程。
核心職責(zé)
語料采集與合規(guī)
? 通過爬蟲、開源數(shù)據(jù)集、API、OCR 等渠道獲取多模態(tài)/多語言原始數(shù)據(jù)；
? 建立版權(quán)、隱私、合規(guī)過濾機制，完成脫敏與授權(quán)鏈路。
數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強
? 設(shè)計并實施文本/表格/圖片的去重、去噪、分段、歸一化、結(jié)構(gòu)化；
? 利用正則、NLP 工具（spaCy、jieba、transformers）、LLM Self-Instruct 進行數(shù)據(jù)增強與合成。
知識切片與向量化
? 根據(jù)業(yè)務(wù)場景制定 chunk 策略（長度、重疊、語義完整性）；
存儲與索引優(yōu)化
? 調(diào)研并實現(xiàn)向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/FAISS/Pinecone/Qdrant）+ 傳統(tǒng)檢索（ES/Solr）混合檢索；
? 設(shè)計多級索引（IVF、HNSW）、冷熱分級存儲及實時增量更新方案。
數(shù)據(jù)質(zhì)量與評估
? 建立覆蓋“完整性、一致性、多樣性、時效性”的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標體系；
? 開發(fā)自動評估腳本（困惑度、BLEU、RRF、Hit Rate、MRR）與可視化報表。
全流程工程化
? 搭建 DataOps / LLMOps Pipeline（Airflow/Kubeflow/Spark），實現(xiàn)“數(shù)據(jù)變更 → 重新向量化 → 回歸測試”一鍵化；
? 與算法、產(chǎn)品、法務(wù)團隊協(xié)作，將知識庫接入 RAG、Agent、微調(diào)等下游任務(wù)。
任職要求
硬性條件
? 計算機/數(shù)學(xué)/AI 相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷，2 年以上 NLP 或大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗；
? 精通 Python，熟練使用 Pandas/PySpark/SQL/正則，掌握至少一種大數(shù)據(jù)框架（Spark/Flink/Ray）；
? 深入理解 Transformer、Embedding、RAG 原理，具備向量數(shù)據(jù)庫或知識圖譜落地經(jīng)驗；
? 熟悉 Linux、Docker、Git，具備腳本自動化與任務(wù)調(diào)度能力。
加分項
? 有 Prompt Engineering、LLM 微調(diào)（LoRA/QLoRA）經(jīng)驗；
? 熟悉多模態(tài)處理、圖數(shù)據(jù)庫；
? 參與過行業(yè)知識庫（法律、醫(yī)療、金融、制造等）項目；