【岗位职责】
1.参与RAG(检索增强生成)系统的全流程优化,包括数据处理、索引构建、召回排序及提示词工程。
2.处理非结构化数据(PDF、扫描件、复杂表格),建立高效的数据清洗与切片pipeline。
3.持续优化向量数据库(Milvus/Qdrant等)的检索性能,解决“检索结果不相关”等实际工程痛点。
4.对接国内外主流大模型(OpenAI、智谱、通义千问、DeepSeek等),优化API调用逻辑,平衡响应速度、效果与成本。
任职要求:
1.在GitHub上有过相关项目Commit或解决RAG痛点的脚本(附链接直接加分)。
2.精通Python,具备良好代码习惯;熟练使用FastAPI/Flask等框架编写健壮API
3.懂一点Vue/React,能写简单测试界面,具备全链路思维。
4.对API调用成本、检索延迟敏感,有实际优化经验。