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        "language": "英文",AI生成
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        "requirements_text": "岗位职责\n•\t负责基于基于 RAG 架构 的智能问答、知识检索及多轮对话系统的后端开发与维护。\n•\t负责高准确度的文档解析、文本切分策略、向量化及检索生成全链路的开发与策略调优。\n•\t集成并维护向量数据库（如Milvus、PGVector）并优化向量索引性能及混合搜索。\n•\t参与⼤模型微调⼯作，包括数据集准备、指令微调及评估。\n•\t编写并优化 提⽰词策略，引导大模型输出符合需求的结果，提升人机交互效果。\n•\t利⽤ FastAPI/Django 进行 API 开发，确保系统高并发下的稳定性，并参与代码审查与技术方案选型。\n任职要求\n教育背景\n•\t计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历。\n技术能力\n•\t精通 Python，具有扎实的算法与数据结构基础。\n•\t深度参与过 RAG 项目，熟练掌握 LangChain 或 LlamaIndex 等主流大模型开发框架。\n•\t熟悉常用大模型（如 GPT、Claude、Ollama 等）的接口调用，掌握 OCR、多模态解析及主流 Embedding 模型的使用。\n•\t熟悉 PostgreSQL/Vector，具备向量数据库的索引优化经验，能够编写高性能 SQL。\n•\t熟练使用 FastAPI或Django，具备生产环境下的异步编程经验。\n•\t了解 Agent 架构（如 AutoGPT, LangGraph）或有模型微调实践者优先。\n•\t熟练使用 Vue 3更佳。\n综合素质\n•\t具备良好的技术文档撰写能力，能够清晰阐述技术方案。\n•\t对新技术（如 DeepSeek, Agentic Workflow, Claude Code）保持高度敏感，具备独立解决复杂技术问题的能力。\n语言能力\n•\t英文 CET-6 及以上，能够阅读和撰写英文技术文档。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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