崗位要求
1. 設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化基于大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)的解決方案，以應(yīng)對(duì)公司在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)處理方面的挑戰(zhàn)。
2. 主導(dǎo) AI RAG + GRAPH 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)工作，包括功能架構(gòu)、用戶界面、交互流程等，確保產(chǎn)品具有良好的用戶體驗(yàn)和易用性。
3. 熟悉OPENAI接口，熟練AI應(yīng)用框架 Langchain，理解大語(yǔ)言模型FineTune的邏輯和評(píng)估指標(biāo)；熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)NLP標(biāo)簽類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘
4. RAG和向量數(shù)據(jù)庫(kù)管理：通過(guò)RAG的方式解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景問(wèn)題并提效。負(fù)責(zé)構(gòu)建和管理向量數(shù)據(jù)庫(kù)，支持高效的相似性搜索和數(shù)據(jù)檢索，以支持業(yè)務(wù)決策和個(gè)性化推薦。
5. 了解圖技術(shù)（GRAPH），包括圖數(shù)據(jù)庫(kù)、圖算法、知識(shí)圖譜等概念和應(yīng)用，能夠?qū)⑵渑c RAG 技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)。
6. 提示詞工程：設(shè)計(jì)和優(yōu)化與LLM交互的提示詞，確保模型能夠準(zhǔn)確理解并執(zhí)行業(yè)務(wù)需求，提升模型的應(yīng)用效果和用戶體驗(yàn)。
7. AI解決方案技術(shù)實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)和研發(fā)智能體場(chǎng)景，將LLM的多種能力應(yīng)用在各種智能體場(chǎng)景中，構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化解決方案。

教育背景
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
有成功的 AI RAG + GRAPH 產(chǎn)品或相關(guān)項(xiàng)目的管理經(jīng)驗(yàn)，能夠展示項(xiàng)目成果和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
具有將 AI 技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的成功案例，如智能問(wèn)答系統(tǒng)、智能推薦系統(tǒng)、知識(shí)圖譜應(yīng)用等。
一年以上AI方向工作經(jīng)驗(yàn)

能力素質(zhì)
具有強(qiáng)烈的責(zé)任心和自我驅(qū)動(dòng)力，能夠在高壓環(huán)境下獨(dú)立工作，同時(shí)也能積極融入團(tuán)隊(duì)，共同完成任務(wù)。
具備創(chuàng)新精神和學(xué)習(xí)能力，能夠不斷關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)和新技術(shù)發(fā)展，將其應(yīng)用到產(chǎn)品創(chuàng)新中。
有良好的商業(yè)意識(shí)和市場(chǎng)敏感度，能夠準(zhǔn)確把握市場(chǎng)需求和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，為產(chǎn)品的發(fā)展提供戰(zhàn)略指導(dǎo)。

加分項(xiàng)
擁有相關(guān)行業(yè)的專業(yè)認(rèn)證（如產(chǎn)品經(jīng)理認(rèn)證、人工智能相關(guān)認(rèn)證等）。
在知名企業(yè)有過(guò)成功的 AI 產(chǎn)品管理經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)品具有較高的市場(chǎng)知名度和影響力。
熟悉Python、java或go等語(yǔ)言