必备条件:
1. 掌握大语言模型（LLM）如GPT、Llama、PaLM的微调与应用，熟悉提示词工程落地
2. 有一定自然语言处理基础
3.学历一本，不看学院类
3.需要检索向的，熟悉向量数据库（FAISS、Milvus、Weaviate）
4. 优先熟悉垂直领域的检索增强需求
加分项：
1. 发表过检索/生成相关顶会论文（SIGIR、ACL、EMNLP）。
2. 参与过开源RAG项目或LLM微调项目。
3. 多语言或多模态检索经验（如跨语言搜索、图文混合检索）。
优先条件:
有意愿支持该项目的朋友们扫码进群 群公告有手册；（大家关注一下必备条件 有资源的朋友们抓紧进群）
岗位职责:
1、负责AI原生应用中RAG体系建设工作，包括数据体系、算法调优、提示工程、评估迭代等；
2、优化全链路的检索技术，持续提升检索链路的准召；
3、始终以优化用户体验与提升业务价值为目标，支持业务需求的快速迭代。
任职要求:
1、本科以上学历，两年以上机器学习、大模型方向算法工作经验；
2、具备搜索、推荐、广告等相关方向技术背景，在Query解析、向量检索、混合检索、相关性、排序等方面有深入实践；
3、熟悉LLM基本原理、训练方法和应用技术，熟悉RAG、Agent方向研发范式，具备提示工程、微调经验；
4、具备扎实的编程功底，熟悉 Pytorch 等主流深度学习框架，熟练使用 C ++/ Python 等至少一种编程语言，对transformer、cnn等经典模型有深刻的理解；
5、对数据具备敏感度和洞察力，拥有优秀的逻辑思维能力以及发现和解决问题的能力；
6、优先考虑在ACL、EMNLP、NAACL、COLING、IJCAI、AAAI等顶级会议或期刊以第一作者发表过有影响力学术论文，或在大模型领域参与过重要开源项目的候选人，其需具备扎实的NLP算法理论基础，熟练掌握实体识别、知识抽取等自然语言主要算法模型，并对GPT、T5、PaLM、LLaMA、GLM等主流大模型的原理及差异有深入理解。