【岗位职责】

1、智能文本解析与结构化 (核心业务)：

Ø 利用 LLM（GPT/DeepSeek/Llama 等）结合传统 NLP 技术（正则、关键词提取），负责对非结构化文档（如合同等）进行高精度的信息抽取、分类和结构化转换。

Ø 搭建高效的文本预处理工作流，包括：数据清洗、去重、分词、隐私脱敏及 Token 消耗优化。

2、Agent智能体开发与编排：

Ø 基于 LangChain / AutoGen
等框架开发 AI Agent，设计任务编排（Chain），实现复杂文本任务的自动化拆解。

Ø 实现 Agent 的工具调用（Tool Calling），让模型能够调用外部 API、查询内部数据库或执行特定代码。

3、效果调优与 RAG ：

Ø 负责 Prompt Engineering（提示词工程） 的深度优化，通过 CoT（思维链）等技巧解决复杂语义理解问题。

Ø 搭建轻量级的 RAG（检索增强生成） 流程，解决长文本解析中的上下文限制与幻觉问题。

Ø （进阶）针对特定垂直领域的文本数据，进行小规模的模型微调（SFT/LoRA）以提升特定场景的效果。

4、工程落地与部署：

Ø 负责模型服务的 API 化封装与部署（Docker/FastAPI），保证接口的响应速度和高可用性。

【任职要求】

1、硬技能：

精通 Python，熟练使用 Pandas/Numpy 进行数据处理；熟悉 LangChain、LlamaIndex 等应用开发框架。

2、项目经验：

有 NLP（自然语言处理） 相关项目经验，做过文本分类、实体识别（NER）、文档解析项目者优先。

3、模型应用能力：

熟悉主流大模型 API 特性（Context Window,Function Calling），能通过 Prompt 和工程手段解决 Bad Case。

4、加分项：

了解 OCR 技术（PDF/表格/图片解析）或Data Agent；有爬虫或大规模数据清洗经验；了解向量数据库（Milvus/ChromaDB）。