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崗位職責(zé)
一、NL2SQL 體系建設(shè)
1、負(fù)責(zé) NL2SQL 的語(yǔ)義解析、槽位抽取、Schema 對(duì)齊、SQL 生成與校驗(yàn)、口徑解釋（Explain）等全鏈路能力建設(shè)。
2、建設(shè)受控解析（Controlled NL Parser）與可解釋查詢：時(shí)間口徑、狀態(tài)口徑、分組維度、指標(biāo)計(jì)算方式、排序/TopN 等策略統(tǒng)一。
3、結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理：字段字典、枚舉映射、權(quán)限/RBAC、脫敏策略、查詢安全（限流/黑白名單/SQL 審計(jì)）等。
二、RAG/知識(shí)庫(kù)能力（LangChain / LightRAG）
1、搭建知識(shí)庫(kù)問(wèn)答鏈路：文檔解析、清洗、切塊（chunking）、向量化、召回、Rerank、引用與溯源。
2、深度理解并可改造 LangChain / LightRAG：自定義 Retriever、工具調(diào)用、Memory、Agent/Workflow 編排與評(píng)測(cè)。
3、支持多源文檔：PDF/Word/Excel/網(wǎng)頁(yè)，重點(diǎn)處理版面分析（布局識(shí)別、表格/標(biāo)題層級(jí)/段落結(jié)構(gòu)）提升檢索與回答準(zhǔn)確率。
三、語(yǔ)義挖掘與數(shù)據(jù)挖掘
1、對(duì)業(yè)務(wù)文本進(jìn)行結(jié)構(gòu)化抽?。▽?shí)體/事件/關(guān)系），進(jìn)行聚類、熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、趨勢(shì)分析、異常檢測(cè)等數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。
2、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)閉環(huán)：采樣/標(biāo)注/評(píng)測(cè)/迭代，推動(dòng)指標(biāo)持續(xù)提升（準(zhǔn)確率、召回率、SQL 執(zhí)行成功率、RAG 命中率等）。
四、多模態(tài)與大模型訓(xùn)練/微調(diào)
1、參與大模型/多模態(tài)模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)：SFT/對(duì)齊、指令數(shù)據(jù)構(gòu)建、評(píng)測(cè)集設(shè)計(jì)、推理加速與部署。
2、能將多模態(tài)能力與業(yè)務(wù)結(jié)合：圖文理解、版面理解、圖表/表格信息抽取等。
五、語(yǔ)音鏈路與數(shù)字人（可選但優(yōu)先）
1、熟悉 ASR/TTS 的接入、優(yōu)化與工程化：實(shí)時(shí)流式識(shí)別、端到端延遲優(yōu)化、標(biāo)點(diǎn)/熱詞、音色與播報(bào)策略。
2、有數(shù)字人/虛擬人項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)、口型對(duì)齊、對(duì)話系統(tǒng)接入（工具調(diào)用/NL2SQL/RAG）、實(shí)時(shí)交互鏈路。
六、平臺(tái)化與工程落地
1、將上述能力服務(wù)化：API 設(shè)計(jì)、權(quán)限控制、日志監(jiān)控、灰度發(fā)布、A/B 測(cè)試、成本與性能優(yōu)化
2、推進(jìn) Agent/流程編排落地：根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景拆解任務(wù)、選擇工具、完成端到端閉環(huán)。
任職要求（必須項(xiàng)）
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/數(shù)據(jù)科學(xué)/人工智能相關(guān)專業(yè)，3 年及以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)（能力強(qiáng)可放寬）。
2、熟練使用 Python，具備良好工程能力，能獨(dú)立完成從原型到上線的落地。
3、深度理解 NL2SQL：語(yǔ)義解析、Schema 對(duì)齊、SQL 生成策略、執(zhí)行校驗(yàn)/糾錯(cuò)、口徑解釋等至少 2 個(gè)模塊有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
4、RAG/知識(shí)庫(kù)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：了解 chunking 策略、向量召回、Rerank、引用溯源、評(píng)測(cè)與效果提升方法。
5、具備數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘能力：能圍繞業(yè)務(wù)構(gòu)建指標(biāo)體系、定位問(wèn)題、形成迭代閉環(huán)。
加分項(xiàng)（優(yōu)先考慮）
1、熟練使用或深度改造 LangChain / LightRAG / 類 Agent 框架，并有工具調(diào)用/流程編排實(shí)踐。
2、版面分析/文檔理解經(jīng)驗(yàn)：PDF layout、表格結(jié)構(gòu)化、標(biāo)題層級(jí)抽取、OCR + 結(jié)構(gòu)恢復(fù)等。
3、大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)：SFT、指令數(shù)據(jù)構(gòu)建、評(píng)測(cè)體系、推理優(yōu)化（vLLM/并發(fā)/緩存/長(zhǎng)上下文優(yōu)化）。
4、ASR/TTS 或數(shù)字人項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：實(shí)時(shí)語(yǔ)音對(duì)話、多輪交互、低延遲鏈路優(yōu)化。
5、了解向量庫(kù)/檢索系統(tǒng)：Milvus/Faiss/pgvector/ES 向量等；了解 GraphRAG / LightRAG 的圖譜化增強(qiáng)思路。
6、熟悉常見中間件與部署：Docker、Linux、Redis、MySQL、消息隊(duì)列（Kafka/RabbitMQ）、WebSocket/流式接口等。