业务技术-算法专家工程师-企业知识库/智能检索方向

1. 负责企业知识库、智能检索、RAG 相关算法能力建设，提升大模型在企业内部知识问答、信息查找、研发辅助等场景中的效果。

2. 参与企业内部文档、代码、业务资料、流程知识等多源数据的理解、处理与检索能力建设，提升知识获取效率。

3. 优化检索链路，包括查询理解、语义召回、关键词召回、排序优化、结果重排、上下文组织等核心能力。

4. 结合大模型能力，提升知识问答结果的准确性、相关性、可追溯性和稳定性，减少无依据回答和幻觉问题。

5. 参与企业知识的结构化处理，包括知识分类、标签体系、实体识别、关系建模、知识质量评估等工作。

6. 建立检索与问答效果评估体系，通过数据分析、bad case 分析、离线评测和线上反馈持续优化系统表现。

7. 与产品、工程和业务团队协作，将算法能力落地到企业知识库、智能助手、研发 Copilot、AI Agent 等实际场景中。

1. 计算机、人工智能、自然语言处理、数据挖掘、软件工程等相关专业，本科及以上学历。

2. 具备搜索、NLP、推荐、知识图谱、大模型应用、RAG 或企业知识库相关项目经验。

3. 熟悉信息检索基础，了解关键词检索、向量检索、语义匹配、排序模型、结果重排等常见技术。

4. 熟悉大模型应用开发流程，理解 RAG、Embedding、Prompt、上下文构建、工具调用等基本概念。

5. 具备较强的工程实现能力，熟练掌握 Python，并熟悉至少一种常用后端开发语言或工程框架。

6. 具备良好的数据分析和实验能力，能够通过指标、实验和 bad case 分析持续优化算法效果。

7. 具备较强的问题抽象能力和沟通协作能力，能够理解复杂业务场景，并转化为可落地的算法方案。

加分项

1. 有企业搜索、知识库问答、智能客服、研发 Copilot、AI Agent、代码智能等项目经验。

2. 熟悉 Elasticsearch、OpenSearch、Milvus、pgvector、Neo4j 等搜索、向量库或图数据库工具。

3. 有知识图谱、实体识别、关系抽取、领域知识建模等相关经验。

4. 有 Embedding、Reranker、排序模型、语义匹配模型优化经验。

5. 有企业内部工具、研发平台、数据治理、知识管理等相关系统建设经验。