岗位职责
1、大模型本地化部署与优化
-负责本地大模型（LLM）的部署、微调及性能优化，结合自有数据库（用户信息、生物数据等）构建检索增强生成（RAG）系统。
-设计并实现数据预处理流程，包括文本分割、向量化（Embedding）、索引构建与高效检索。
2、场景化功能开发
-开发特殊场景功能模块（如计时器、闹钟、备忘录、菜谱推荐、语音快捷操作等），实现用户需求与系统服务的无缝衔接。
-优化用户意图理解能力，提升信息检索精度及多模态输出（文本/图片/链接）的适配性。
3、系统调优与创新
-解决噪声检索、上下文推理、索引分片等技术难点，设计查询重排、过滤及转换策略。
-构建支持长对话上下文的聊天引擎，整合实时检索与历史对话缓存。
4、跨团队协作
-与语音交互、应用开发团队协作，推动大模型能力在终端产品的落地。
任职要求
1、核心技术能力
-精通大模型技术栈（如Hugging Face、LangChain），熟悉RAG全流程开发；
-熟练使用向量数据库（Faiss、Milvus等）及检索优化技术（如分片索引、相似度重排）；
-掌握NLP核心技术：意图识别、文本生成、多模态输出设计；
-熟悉Python，具备分布式系统开发经验，了解PyTorch/TensorFlow框架。
2、加分项
-有语音交互系统（ASR/TTS）或多模态大模型开发经验；
-主导过开源项目或在顶级会议（ACL、EMNLP等）发表论文。