大数据应用研发工程师

"1、对公安、政务、城市治理等多行业数据需求理解与方案设计，并负责行业知识库与向量数据库（Pinecone、Weaviate、Milvus 等）建设； 2、负责行业数据采集与集成，能设计高效、可靠的数据采集接口和 ETL 流程，处理多行业数据的多样性、实时性、安全性、合规性需求，建立数据采集的监控和告警机制； 3、负责为大模型训练和推理准备高质量的数据集，实现数据清洗、特征提取、向量化等数据预处理，优化数据管道的性能，支撑实时 AI 推理，处理多行业数据的隐私和安全性，确保公安、政务、城市治理数据的合规性； 4、负责智能体与工作流数据支撑，为智能体（Agent）提供可靠的数据接口和数据源，支持工作流自动化中的数据查询、数据调用、结果返回；支持多个行业场景的工作流（政务办事流程、城市应急流程、警务协同等），设计智能体工作流中的数据缓存、异步处理机制等； 5、负责多模态数据处理，如处理文本、图像、音频等多模态数据的采集、存储、索引等，支持多模态大模型（如视觉-语言模型）的数据输入，优化多模态数据的检索和交叉模态融合； 6、负责建立数据质量评估框架（数据完整性、准确性、及时性等），实现数据质量监控和告警，为 AI 模型效果（准确率、延迟等）提供数据诊断，追踪 AI 产品在多行业客户现场的数据表现； 7、负责多行业数据方案与复用，建立可复用的行业数据架构，在公安、政务、城市治理等行业形成数据最佳实践沉淀，建立跨客户、跨行业的数据治理规范，推动数据在多个客户间的复用和流转，与产品团队协作，沉淀行业数据能力；" 【任职要求】 "1、至少3年以上大数据工程师经验，或者AI/ML工程师中数据处理相关经验； 2、有政企、公安、政务、城市治理、安防、城市运营等行业背景优先； 3、有 AI 产品数据支撑或落地经验优先（如大模型数据准备、RAG 实现等）； 4、精通 Python，深入理解数据结构和算法； 5、熟练使用至少2种大数据框架：Spark / Flink / Hadoop； 6、熟悉多种数据存储系统：HBase / Elasticsearch / ClickHouse / 向量数据库等； 7、理解大模型、RAG、向量化、知识库等 AI Native 概念； 8、有智能体、工作流、多模态等 AI 能力的数据支撑经验优先；"