大模型应用平台工程师（硬件知识库方向）(J20107)

基于硬件研发业务和Agent应用需求，制定知识库建设规划、内容策略和分阶段实施方案，设计知识库结构、领域分类、标签体系及元数据规范，建设企业级RAG能力，包括文档切分、Embedding、向量检索、关键词检索、混合检索、Rerank、Query Rewrite、领域路由和上下文组装。

负责多模态资料的采集、解析、清洗、去重、结构化和质量校验，建立知识版本、来源、权限、时效性、可信度、适用范围及冲突检测机制，建设知识库使用数据采集和分析体系，跟踪搜索、召回、引用、点击、反馈、零结果查询和Agent调用情况。

根据用户需求和使用行为评估知识库效果，制定内容补充、数据清洗、标签调整、检索优化和知识治理策略，形成持续改进闭环。

负责知识库及RAG服务的后端工程化建设，包括微服务设计、异步任务、缓存、消息队列、接口及多租户权限管理。

与硬件领域专家协作，将设计规范、Checklist、测试SOP、问题案例和专家经验转化为可被Agent调用的高质量知识资产。

计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历。

具备扎实的Python或Java后端开发能力，熟悉FastAPI、Django、Spring Boot等至少一种后端框架。

熟悉RAG完整技术链路，理解文档解析、Chunk策略、Embedding、向量检索、混合检索、Rerank和引用生成。

熟悉MySQL、Redis、Elasticsearch/OpenSearch、对象存储及至少一种向量数据库。

具备真实的数据清洗和数据治理经验，能够处理重复数据、错误格式、缺失字段、版本冲突和历史脏数据。

具备性能分析和稳定性保障能力，能够定位文档解析、索引构建、检索服务和模型调用中的性能瓶颈。

具备较强的需求分析和跨团队沟通能力，能够与硬件专家共同完成知识体系规划，而不仅是被动接收文档。 具有企业搜索、数据中台、知识平台或内容治理项目经验优先