岗位职责
1、基于 RAG 技术主导智能问答系统全流程开发,结合学术课题、英文论文写作等业务场景,构建高质量学术知识库,提升知识召回准确率与覆盖率。
2、负责 RAG 全链路优化,包括语义检索、多路召回、重排序、上下文管理、Prompt 工程,降低模型幻觉,提升内容专业性、规范性与可靠性。
3、与数据团队协作,进行数据预处理、标注等工作,完成高质量训练数据集的准备,并应用该数据集开展模型训练、调优工作,为 RAG 系统优化及模型性能提升提供优质数据与训练支撑。
4、跟踪大模型与 RAG 领域前沿技术,研究最新检索算法、生成架构与优化方案,并落地到公司产品体系。
任职要求
1、本科以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业,2 年以上大模型应用或 RAG 相关开发经验。
2、熟练使用 Python,熟悉 C++/Go/Rust(性能优化加分),熟悉至少一种常见的深度学习框架(Pytorch、TensorFlow等),有独立编程能力。
3、精通 RAG 全流程:文档处理、Embedding、向量数据库、检索、重排序、生成,有从 0 到 1 搭建并优化 RAG 系统的实战经验。
4、有教育、学术、论文写作、知识库、智能问答类产品经验者优先。
具备良好的业务理解与问题定位能力,能从产品效果倒推技术优化方案。