一、职位目标
负责设计、开发、优化和维护公司核心知识库问答系统的核心模块与架构，提升系统的准确性、响应速度、可扩展性和用户体验，解决复杂技术问题，并指导初级/中级工程师。
二、具体职责
1、系统架构与核心模块开发：设计、开发和维护知识库问答系统的核心架构，深入理解和优化系统各模块（如检索器、排序器、阅读器/生成器）的性能和效果；负责关键模块（如高性能向量检索引擎集成、复杂推理流程）的2、设计与实现；设计和实施高并发、低延迟、高可用的服务架构，诊断和解决系统性能瓶颈（响应延迟、吞吐量、资源消耗）；
3、算法模型应用与优化：深入应用并优化NLP模型于问答、检索、分类等任务应用；RAG（检索增强生成）架构的设计、实现与调优；探索和应用前沿NLP/IR技术，结合传统知识库问答技术，持续提升问答效果。
4、团队管理：指导初级和中级工程师，进行技术分享和知识传递；进行代码审查，提升团队整体代码质量和技术水平；与产品经理、算法研究员、数据工程师等紧密协作，理解需求，推动项目落地。
三、必备要求
1、教育背景：
计算机科学、软件工程、人工智能、数学或相关领域的本科及以上学历。
2、工作经验：
5年以上扎实的后端或全栈软件开发经验；3年以上专注于自然语言处理、信息检索、搜索系统或知识图谱相关领域的开发经验；1-2年深度参与过知识库问答系统或类似系统（如智能客服、企业搜索）的设计、开发和优化。
3、核心技术栈：
精通Java、熟悉 Python；
精通关系型数据库（如 PostgreSQL）、精通至少一种向量数据库（如 Milvus）的应用与优化、精通图数据库（如Neo4j）。
深入理解并实践过语义检索/向量检索，熟悉传统关键词检索（BM25, TF-IDF）及其与语义检索的结合；
熟悉常用的大小模型工具链应用、深入理解并有实际构建和优化RAG系统的经验。