AI工程师（RAG方向）

岗位职责 1、主导RAG检索增强系统全流程搭建与优化，包括知识库搭建、文档解析、切片分块、向量召回、重排优化、检索纠错等核心模块开发迭代，持续提升问答准确率、召回率与响应速度，解决模型幻觉、精准度低等问题，适配企业知识库、智能问答、业务咨询等落地场景。 2、负责智能Agent的设计与开发落地，实现Agent自主规划、多轮对话、工具调用、任务拆解、流程自动化调度能力，结合业务需求搭建专属智能代理应用，赋能业务自动化办公、智能决策、客服交互等场景。 3、前沿技术跟踪与落地验证，持续调研国内外大模型、RAG检索增强、智能Agent自主调度、工具调用等前沿技术架构，深入拆解技术原理，完成算法复现、效果对比、性能评估，沉淀可落地的技术方案。 4、基于大模型、RAG、Agent技术，拆解业务需求，设计、开发、迭代AI模型应用解决方案，完成从技术调研、方案设计、实验验证到业务落地的全流程推进，保障AI功能稳定服务业务。 5、必要时结合业务效果对模型进行微调等后训练优化，提升垂直场景适配性与实用效果。 6、沉淀RAG、Agent落地最佳实践、技术文档与标准化流程，支撑公司AI应用产品的规模化复制与迭代升级。 任职要求 1、计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业，本科及以上学历，1-5年大模型应用开发、RAG系统搭建、智能Agent开发相关实战工作经验。 2、精通RAG技术体系，熟悉向量数据库、文本切片、语义检索、重排、问答匹配等核心技术，具备企业级RAG项目落地经验。 3、熟悉智能Agent核心架构，掌握大模型工具调用、Prompt工程、任务编排、记忆机制、多Agent协作等技术，有业务Agent开发落地经验者优先。 4、具备扎实的Python编程功底，熟悉Linux开发环境，熟练掌握LangChain、LlamaIndex等主流大模型应用开发框架，了解模型量化、推理优化、部署上线相关工具与流程。 5、排查能力和业务理解能力，对大模型落地应用有浓厚热情，能够快速适配新技术、新场景，独立推进项目落地迭代。 6、具备良好的跨团队沟通协作能力、逻辑思维能力，能高效对接业务与技术团队，精准拆解需求并输出高质量技术解决方案。 加分项 具备大模型SFT、RL（RLHF/DPO）等后训练经验者优先。