岗位职责：

1. 参与客户项目中知识库与智能问答相关能力的设计与实现，支持业务PoC、Demo及项目交付；

2. 结合实际业务场景，参与结构化/非结构化数据的整理、清洗、切分与向量化处理；

3. 参与企业级知识库建设，包括文档解析、知识入库、索引构建、检索策略优化等工作；

4. 深入理解业务需求(如项目管理、客户情况、经营分析等)，设计、配置和迭代优化智能体工作流(Workflow)及提示词(Prompt)；

5. 基于大模型与RAG技术，构建知识问答、问数、辅助决策等应用能力；

6. 参与智能体(Agent)能力设计，将知识库、模型能力、业务工具进行编排，实现任务自动化，支持智能体对知识库、数据库、业务系统API、可视化平台等的集成调用；

7. 参与知识库与模型能力的工程化落地，包括API服务封装、容器化部署与运行维护，配合完成知识库方案说明、模型能力文档、部署脚本及交付材料整理；

8. 支持多元化的智能场景落地，包括但不限于智能问答、智能校审、报告生成、智能推荐、智能问数等。

岗位要求：

1. 计算机、人工智能、软件工程等相关专业，本科及以上学历;

2. 熟练使用Python，具备良好的代码习惯和基础工程能力;

3. 了解NLP相关基础能力，如文本清洗、分词、向量表示、文本分类等;

4. 了解大模型基本原理，能够基于现有模型完成知识问答或信息检索类任务;

5. 具备较强的学习能力，能快速理解实际业务场景如电网，运营商等的业务数据结构。

加分项

1. 有企业级知识库/RAG系统建设经验，了解文档解析、向量检索、重排等关键环节。熟悉智能体编排框架(如LangChain、Coze、AutoGen等)，能构建面向业务的智能体应用;

2. 理解工具调用、知识检索、上下文记忆、多模型协同等智能体核心机制。有模型或知识服务工程化经验(FastAPI、Docker、向量数据库、模型服务部署等);

3. 熟悉 OCR/NLP 工具( PaddleOCR、transformers、jieba、HanLP 等)，能支撑知识抽取与入库;

4. 有ToB项目落地经验，参与过真实业务系统建设或客户交付。