岗位职责

参与知识工程项目建设；

参与 AI 垂直领域数据标注模型开发和微调；

参与领域知识图谱构建；

关注 AI 前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务，为团队充能。

基础门槛

计算机、数学等相关专业本科及以上学历、学位；至少 5 年以上使用 Python 进行数据分析和人工智能项目的开发经验；至少 2 年以上独立开发算法应用的经验，作为核心成员参与至少 2 个算法开发项目。

专业技能要求

精通 Python（面向对象、并发 / 异步、上下文管理、异常处理），熟悉 Java/C++ 其一；熟练 Linux 开发与调试；掌握 Git 分支与代码规范。

精通 pandas、sklearn、PyTorch（DataLoader / 分布式 / 混合精度 / 自定义算子）库，熟悉 Transformers 生态；具备 CUDA/cuDNN 与性能调优经验更佳。

熟悉 FAISS/Milvus/Weaviate/Pinecone/Elasticsearch 的索引构建、相似度检索与向量 + 关键词混合检索（Hybrid Search）。

能落地 RAG 全链路：分块与元数据设计、重排序（Cross-Encoder/ColBERT）、多路召回与结果聚合；具备多模态检索（图像 / 音频嵌入）经验更佳。

熟悉 Prompt Engineering（模板 / 少样本 / 思维链）、模板参数化与安全护栏（内容过滤、越权拦截）。

熟悉 Hugging Face 模型 / 数据集 / Tokenizer 与训练脚本定制；具备训练稳定性（梯度裁剪、学习率调度、激活检查点）实践。

熟悉全量 / 分层 / 参数高效微调（LoRA/Adapter/Prefix）；指令微调数据清洗与去冲突；评测基准搭建与错误分析闭环。

熟悉 LangChain/Haystack 工作流编排，理解工具调用（Tools/Functions）、记忆（短期 / 长期）、规划与反思，具备多 Agent 协作与 Human-in-the-loop 实践经验更佳。

有良好的编码习惯，能产出高质量代码。

具备良好的合作态度和团队精神，乐于学习，工作有激情，创新欲望强烈，富有责任感。

核心能力补充要求

精通 AI 大小模型算法原理和调优经验，具备模型训练经验

有实际 AI 场景落地项目经验

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