一、岗位职责​

（一）知识图谱与知识库建设​

主导企业级知识体系设计：梳理 “设备参数 - 项目方案 - 客户需求 - 区域政策” 核心实体关系，设计适配相关应用场景的知识图谱本体与 Schema；​

多模态数据处理：搭建自动化流程，实现文本 OCR 识别、图片关键信息提取（如设备安装细节）、视频帧语义标注（如生产工艺步骤），并完成数据清洗与结构化转换；​

知识库架构落地：部署混合存储方案（图数据库 + 向量数据库），实现知识的高效存储、索引与更新，保障知识召回率≥90%（参考 RAG 技术标准）；​

知识质量管控：建立自动化校验机制，定期核查知识准确性（如设备价格变动、区域政策更新），同步支撑业务团队知识补全。​

（二）大模型应用开发与 AI 系统对接​

RAG 架构开发：基于 LangChain/LlamaIndex 构建检索增强生成系统，对接 AI 资料查询系统，实现 “多模态提问 - 精准知识检索 - 结构化回答” 全流程；​

大模型适配与微调：基于开源模型（如 Llama 2）或 API（如 GPT 系列），针对特定的应用场景微调模型，优化推理回答逻辑；​

系统集成与 API 开发：设计知识服务接口，实现知识库与相关AI应用系统的无缝对接，支持实时知识调用与反馈迭代；​

（三）运维与协同​

负责知识库与大模型应用的日常监控，保障系统可用性≥99.9%，优化高并发场景下的检索性能；​

联动业务团队：收集销售、技术团队的知识需求，推动知识体系迭代；​

输出技术文档：编写知识库使用手册、API 调用指南，支撑 AI 系统运维与业务团队培训。​

二、岗位技能要求​

（一）核心技术硬技能​

知识图谱全流程能力：​

熟练使用图数据库（Neo4j/NebulaGraph）进行 schema 设计与查询优化，有 10 万 + 实体规模图谱落地经验；​

掌握 NLP 与多模态处理工具：如 DeepKE（知识抽取）、spaCy（实体识别）、CLIP（图文跨模态检索）、EasyOCR（多语言文本识别）；​

具备知识质量评估能力：能设计 “实体准确率 - 关系完整性 - 更新时效性” 三维校验指标。

大模型应用开发能力：​

精通 RAG 技术栈：LangChain/LlamaIndex 框架应用、Milvus/Qdrant 向量数据库部署与调优，能优化上下文召回精度（Context Precision≥85%）；​

掌握大模型微调与 Prompt 工程：熟悉 LoRA 等参数高效微调方法，能针对特定应用场景设计精准推理提示词；​

具备应用开发能力：Python 编程熟练，能开发 RESTful API，有 FastAPI/Django 后端开发经验者优先。​

数据与系统能力：​

熟悉多模态数据处理流水线：能整合 OpenCV（视频处理）、Pillow（图片处理）、PyPDF2（文档解析）等工具；​

掌握容器化部署：使用 Docker/K8s 实现知识库与大模型应用的打包部署，有云服务（AWS / 阿里云）使用经验。​

（二）软技能​

项目管理能力：能独立主导从知识梳理到 AI 应用落地的全流程项目，把控时间节点与交付质量；​

跨团队沟通：能高效对接销售、技术、AI 开发团队，平衡业务需求与技术可行性；​

学习能力：持续跟进知识图谱（如 Agentic RAG）与大模型技术演进，快速应用到业务场景。​

三、任职资格要求​

学历背景：计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上学历；​

工作经验：2 年以上知识图谱构建 + 大模型应用开发复合经验，至少主导过 1 个企业级知识库（含多模态数据）落地项目；​

四、福利待遇
1、上班时间：9：00-11:50,13:30-17:30（冬）/14:00-18：00（夏） 每周双休；
2、薪资待遇：基本工资（5-10K）+提成+各种奖金激励+餐补+房补+全勤补；
3、社保：公司为员工统一缴纳社会保险；
4、法定节假日：年假、婚假、产假、陪产假、哺乳假、丧假等；
5、节假日礼品福利：情人节、3.8女神节、端午节、中秋节、春节等福利；
6、礼金福利：新婚礼金、新生儿礼金、直系亲属丧礼金等；
7、其他福利：公司每年集体旅游1-2次，团队内部不定时团建；伯乐奖励1000-3000元；
8、培训体系：建全的培训制体系，人性化的师傅帮带制，帮助新人快速上手；
9、优秀的企业文化，轻松、愉快、有趣的工作氛围，我们期待您的加入。

项目案例：能提供过往案例，有工业设备领域经验者优先；