智能工具工程师（RAG方向）

岗位职责：
1. RAG系统搭建与运维：负责基于DIFY平台完成本地RAG系统的全流程搭建，包括知识库梳理、数据接入（文档、数据库、API等）、检索策略配置、模型适配与部署，确保系统具备高准确率、低延迟的检索与生成能力；承担日常运维工作，监控系统运行状态，及时排查数据同步、检索匹配等问题。
2. 业务流设计与优化：深入理解公司对外客户服务（如行业解决方案、智能客服）与对内管理需求（如研发知识库、HR智能问答、财务流程辅助），基于DIFY的可视化编排能力设计贴合业务的AI工具流程；结合用户反馈与业务迭代，持续调整流程节点、提示词策略、权限管控等，提升工具使用效率与用户体验。
3. 跨岗位协同与支持：联动产品岗明确AI工具的功能边界与交互逻辑，配合技术岗完成模型接口对接、数据安全部署（如本地私有化部署适配），响应业务岗的个性化需求并转化为具体的工具优化方案；向各岗位提供AI工具使用培训与技术支持，推动工具规模化应用。
4. 技术沉淀与迭代：跟踪DIFY平台更新、RAG技术前沿动态（如检索算法优化、多模态知识库），将行业最佳实践融入公司AI工具开发中；沉淀工具开发方法论、流程模板与常见问题解决方案，形成内部技术资产。
任职要求：
1. 具备1年及以上DIFY平台实操经验，熟练使用DIFY完成RAG系统搭建，包括知识库创建与管理、检索策略配置（如向量数据库选型与对接）、提示词工程、业务流可视化编排，有独立落地完整AI工具项目的案例；
2.理解RAG技术核心原理，能针对不同业务场景（如专业文档问答、模糊需求检索）优化检索精度，具备数据清洗、知识库分层管理的实操能力；
3.具备业务需求转化能力，能将模糊的业务痛点拆解为具体的AI工具功能模块，通过调整流程节点、模型参数、交互逻辑等实现工具优化，有过业务流迭代优化的成功案例；
4.了解常见大模型（如通义千问、GPT、Llama系列）的特性与对接方式；
5.具备基础的Python编程能力，能完成简单的API接口开发、数据处理脚本编写，支撑工具与内部系统（如CRM、OA）的对接。
加分项：
1. 有AI工具私有化部署经验，熟悉本地服务器环境配置、数据安全合规要求（如数据加密、权限管控）；
2. 具备产品思维，能结合用户体验设计AI工具的交互流程，输出清晰的需求文档与流程原型；
3. 有面向B端客户的AI工具开发或技术支持经验，理解客户需求挖掘与服务流程；
4.了解LangChain、LLaMA Index等RAG开发框架，或有大模型微调、提示词工程专项经验。
软素质：
1.较强沟通协调能力，能高效联动产品、技术、业务等多角色推进工作，清晰传递技术方案与业务价值；
2.问题导向与自驱力，能主动发现工具使用中的问题，独立推动解决方案落地，对AI技术落地有强烈热情；
3.抗压能力强，能适应多场景、快迭代的工作节奏，平衡多个AI工具项目的推进优先级。