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一、崗位要求
1. 設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化基于大語言模型（LLM）技術(shù)的解決方案，以應(yīng)對(duì)公司在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)處理方面的挑戰(zhàn)。
2. 主導(dǎo) AI RAG + GRAPH 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)工作，包括功能架構(gòu)、用戶界面、交互流程等，確保產(chǎn)品具有良好的用戶體驗(yàn)和易用性。
3. 熟悉OPENAI接口，熟練AI應(yīng)用框架 Langchain，理解大語言模型FineTune的邏輯和評(píng)估指標(biāo)；熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，可以通過統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)NLP標(biāo)簽類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘
4. RAG和向量數(shù)據(jù)庫(kù)管理：通過RAG的方式解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景問題并提效。負(fù)責(zé)構(gòu)建和管理向量數(shù)據(jù)庫(kù)，支持高效的相似性搜索和數(shù)據(jù)檢索，以支持業(yè)務(wù)決策和個(gè)性化推薦。
5. 了解圖技術(shù)（GRAPH），包括圖數(shù)據(jù)庫(kù)、圖算法、知識(shí)圖譜等概念和應(yīng)用，能夠?qū)⑵渑c RAG 技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)。
6. 提示詞工程：設(shè)計(jì)和優(yōu)化與LLM交互的提示詞，確保模型能夠準(zhǔn)確理解并執(zhí)行業(yè)務(wù)需求，提升模型的應(yīng)用效果和用戶體驗(yàn)。
7. AI解決方案技術(shù)實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)和研發(fā)智能體場(chǎng)景，將LLM的多種能力應(yīng)用在各種智能體場(chǎng)景中，構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化解決方案。
8.熟悉MCP、A2A等。