职位描述：
1.参与包括检索增强，GraphRAG，Tool Use，Agent等方向的研发工作。
2.完成典型RAG场景下的链路构建与部署优化，包括通过内容抽取、文本切片进行知识库构建。优化检索、重排序、生成模型的部署方式，提升推理效率；与系统部分配合进行RAG模块的快速部署与迭代；
3.参与面向项目实际需求的新功能开发，包括基于意图识别等方法进行多知识库分流以及开发个性化回答等；
4.设计和实现 RAG 系统的各个组件和关键算法，在 Agent 和知识库两种场景下持续提升检索和生成性能。
5.基于业务需求，完成 RAG 相关的数据工程和文档数据处理能力建设。
6.参与部分面向落地的RAG前沿探索性工作。
职位要求：
1. 计算机科学、人工智能等相关专业的本科以上学历。
2. 至少2年以上RAG与LLM应用开发经验，熟悉RAG前沿工程领域进展和开源项目（如GraphRAG等），有知识图谱工程过往经验的加分。
3. 精通向量数据库RAG技术，多模态数据库，拥有丰宣的知识库设计及使用经验。
4. 精通Python/Java，算法能力扎实，对向量化、混合检索、重排序等核心算法有深入和前瞻性理解。
5. 熟练掌握 LangChain/Llamaindex 等LLM开源框架，具备丰富的 RAG 和Prompt Engineering 经验，熟悉 NLP、CV、ML 和Fine-tuning者优先。
6. 熟悉JetBrains/Eclipse/VSCode系列IDE及其相关的插件开发领域:
7. 有责任心，沟通良好，对大语言模型、新兴技术有浓厚兴趣，学习能力强，有创新能力。