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岗位职责: 　　  一、系统架构与工程化 将本地FastAPI服务容器化（Docker），部署至云环境（阿里云/腾讯云等），完成环境编排与服务治理。 设计与落地CI/CD（⾃动化测试、构建、发布、回滚），提升交付稳定性与效率。 规范Git流程（GitFlow/Trunk-Based），搭建协同环境（GitLab/GitHub+Runner/Action），沉淀⼯程规范与⽂档。 二、知识库与检索系统优化 评估并迁移/整合向量数据库（如从ChromaDB向Milvus/PgVector/Qdrant等生产⽅案演进）。 优化RAG检索：改进嵌入模型与参数、引入重排序（Re-ranking）、混合检索（关键词+向量）、多集合召回策略，解决跨文件检索不准问题。 三、核心算法研发（CAD智能识别与造价） 面向装修设计图等CAD图纸研发信息抽取模型，准确识别构件类别（墙体、门窗、灯具等）、尺寸/材料/用量等关键要素。 建立/优化造价计算逻辑与校核流程，使报价表与模型结果、行业标准保持一致，形成可追溯的计算链路与报表产出。 四、大模型应用与对话体验 优化LLM交互策略，实践CoT、ReAct等提示工程手法，提高任务分解、工具调用与推理稳定性。 落地多轮对话：上下文记忆、个性化称呼与偏好管理，保证响应流畅与“有温度”的体验。 五、可观测与质量保障（加分职责） 建设日志/监控/追踪（如Prometheus/Grafana/ELK），制定性能基线与报警策略；推动单测/集成测覆盖与性能压测。 任职要求: 硬性要求（必须） 语言与框架：精通Python，熟练FastAPI，有完整的后端项目开发与上线经验。 平台与部署：熟练Docker与/或Linux，有将服务部署至公有云的实践经验。 协作与规范：精通Git版本控制与团队协作流程（MR/CodeReview/CI规范）。 RAG与向量库：深刻理解RAG架构，使用过1种以上向量数据库（ChromaDB/Milvus/Weaviate/PgVector/Qdrant等）。 大模型应用：有基于主流LLM（GPT系列、文心一言、通义千问等）进行应用开发与集成的经验。 算法基础：具备计算机视觉或文档信息抽取项目经验；有CAD/PDF等工程图纸解析经历者优先。 深度学习框架：熟悉PyTorch或TensorFlow，能完成数据处理、训练与推理部署。 软性要求 产品思维：能从用户体验出发设计交互与流程，而非仅停留在功能实现。 问题解决：面对模糊问题能主动调研、快速试验并形成可落地方案。 沟通协作：善于跨角色沟通，清晰表达方案与风险，透明同步进度。 加分项 了解装修/建筑/工程造价行业规则与常用标准； 有AI产品从0→1上线的完整经验； 有检索增强生成（RAG）性能优化实绩（如大规模多文档检索准确率/时延指标提升经验）。

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岗位职责: 1.需具备3年以上家居、智能或建材领域销售工作经验； 2.负责客户资源的开发与关系维护，推动业务目标达成； 3.参与项目洽谈及合同签订，并做好后续执行跟进工作； 4.收集市场与客户相关资讯，适时优化调整业务策略； 5.配合处理项目实施过程中的各类问题，保障项目有序推进。 任职要求： 1.需长期驻扎川渝地区； 2.具备优秀的沟通协调能力，能高效响应并满足客户需求； 3.熟悉工程行业基本情况，具备敏锐的市场洞察力； 4.具备较强的项目统筹能力及团队协作意识； 5.抗压能力强，具备良好的应变与问题处理能力。

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