崗位職責
負責公司 AI 應用核心數據鏈路的建設，基于 RAG（檢索增強生成）架構，解決非結構化數據的高質量檢索與生成問題。
1. RAG 數據鏈路開發： 負責從非結構化文檔（PDF, Word, Excel, HTML 等）到向量存儲的全流程處理，設計高效的數據清洗、解析與 ETL 管道。
2. 核心策略實現： 針對不同業務場景，設計并實現文本切片向量化及數據入庫邏輯；不依賴 LangChain 等上層封裝框架，能夠深入底層實現可控、高性能的業務邏輯。
3. 檢索引擎優化： 負責 PostgreSQL 或 Milvus 向量數據庫的維護與索引優化；負責 Elasticsearch 的查詢調優，實現“關鍵詞+向量”的混合檢索及重排序策略。
4. 知識圖譜構建： 參與知識圖譜的設計與落地，負責實體抽取、關系構建及圖數據庫的存儲，提升復雜問題的召回效果。
5. 性能與穩定性： 優化大規模數據的處理效率，確保檢索接口的高并發響應與低延遲。

任職要求
1. 計算機基礎： 計算機或相關專業本科及以上學歷，具有扎實的數據結構與算法基礎。
2. 編程能力： 精通 Python 開發，具備優秀的編碼習慣和工程落地能力，熟悉多進程/異步編程，有處理大規模文本數據的實戰經驗。
3. 精通 Elasticsearch，深入理解倒排索引、分詞機制及打分算法。熟練掌握 PostgreSQL，有 pgVect插件使用經驗，或精通 Milvus 等主流向量數據庫。
4. AI/NLP 認知： 理解大模型的基本工作原理，熟悉 Transformer、Embedding 向量技術及常見的 NLP 預訓練模型。
5. 加分項：
底層實現經驗： 能夠不依賴 LangChain，獨立從零構建過 RAG 檢索鏈路者優先。
復雜數據處理： 有過復雜的 PDF 表格解析、OCR 清洗或金融研報數據處理經驗者優先。