核心职责：

1.主导智能问答、AI Agent等应用的设计与开发。负责基于开源框架（如LangChain, LlamaIndex等）从零到一搭建并迭代核心算法模块，在RAG方面深度优化检索、重排及生成逻辑，确保应用在专业领域的精准性。

2.基于Dify、RAGflow等平台，高效编排和实现复杂的LLM应用工作流。将成熟的算法能力封装为稳定、可扩展的API服务，推动其在业务系统的集成落地。

3.负责LLM的微调、部署与性能优化；平衡并优化大模型应用的响应速度、运行成本与综合效果。

4.主导从数据抽取、知识融合到图谱存储与查询的全流程，并探索知识图谱与大模型的有效结合，为智能应用提供高质量、结构化的知识支持。

任职要求：

1.计算机、人工智能、数学等相关理工科专业，硕士及以上学历。

2.精通Python及Linux开发环境，对PyTorch / TensorFlow有深入理解；精通LangChain、LlamaIndex等主流LLM应用框架；熟悉Java / C++者优先。

3.具备3年以上NLP算法研发与项目落地经验，拥有至少一个基于开源框架、从零到一成功交付的智能问答、RAG或AI Agent项目案例。

4.熟悉Llama3、Qwen、GLM、GPT系列等至少一种主流大模型的架构原理与应用实践。

5.熟悉知识抽取、知识表示及图数据库（如Neo4j, Nebula Graph）的使用。

6.具备出色的工程实践能力和系统设计思维，善于分析和解决复杂问题，有良好的沟通与团队协作精神。

加分项：

1. 在特定垂直领域（如金融、法律、医疗、工业安全）主导过知识图谱构建或智能问答系统开发者优先。

2.熟悉LoRA/P-Tuning等高效微调技术，并有分布式训练或大模型推理优化（如TensorRT-LLM）的实战经验者。

3.在内容风控、隐私保护等安全领域有相关的项目落地经验者。

4.在ACL、EMNLP、KDD等顶级会议上发表过论文，或为相关知名开源项目（如LangChain / LlamaIndex / Haystack等）的活跃贡献者。