徐汇区
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岗位职责
1. 负责对知识库数据源进行系统质量评估，识别并量化影响AI应用效果的数据问题（如格式不规范、信息冗余/缺失、元数据不准确等）。参与制定和迭代数据清洗规则、数据标注规范等确保数据质量。
2. 参与从原始数据到AI知识单元（如结构化知识块、知识图谱实体/关系）的自动化处理流程。根据业务需求和测评发现，设计编写脚本执行特定的数据质量改进任务（如数据预处理、元数据增强、知识关联提取）。
3. 针对RAG为核心的检索系统，参与制定和迭代全面的、可复现的端到端评测方案，覆盖召回（向量检索、关键词检索、混合检索策略）、排序、生成等关键环节。负责构建和维护评测数据集与标准查询集，确保测评的客观性和有效性。
4. 深入分析检索测试结果，运用数据驱动的方法定位影响检索与生成效果的瓶颈，包括但不限于：数据质量、知识切分与组织方式、Embedding模型效果等。撰写专业、结构清晰的评测报告，提供量化数据支撑和具体、可落地的优化建议。
5. 开发与维护自动化评测框架、脚本和可视化工具，提升评测效率、覆盖度和结果可读性。负责沉淀与文档化评测方法论、最佳实践和标准操作流程，构建团队评测知识体系。
6. 参与定义关键的数据质量和线上检索监控指标与告警阈值。利用监控平台或工具进行日常效果跟踪，及时发现线上效果波动或异常，协同驱动问题排查与解决。
7. 完成上级交办的其他工作。
任职要求
1. 计算机、软件工程、数据科学、人工智能、自然语言处理等相关专业， 全日制统招本科及以上学历。
2. 2年以上 AI数据处理、RAG系统评测相关工作经验。
3. 深入理解并具备RAG架构的实践或评测经验，熟悉关键环节（如文档切分、Embedding、向量检索、上下文构建、LMM交互等）。
4. 有主流向量数据库（如Milvus、Qdrant、Faiss、PgVector等）的应用、调优或评测经验，熟悉其性能特点和适用场景。
5. 精通文本数据的清洗、解析、标准化和增强技术，擅长处理大规模非结构化/半结构化文本数据，有知识抽取、元数据生成等相关经验优先。
6. 熟悉倒排索引、向量空间模型、TF-IDF等传统检索技术；理解ANN算法的核心思想、常见实现及其优缺点；熟悉混合检索、多路召回、重排序（Re-ranking）基本原理和常用方法；深入理解文本嵌入（Text Embedding）原理，熟悉常用Embedding模型特点和选型。
7. 熟练使用python进行数据处理、脚本编写，有良好的编码规范。具备使用FastAPI,Flask等框架进行API设计与开发的能力，能够支持评测工具或小型服务的快速搭建。
8. 熟练使用Git进行版本控制，了解Docker技术。
9. 工作认真负责，注重细节，结果导向，能够在压力下保持高效输出。
加分项：
1. 有大模型应用经验，特别是在文档理解、智能问答、对话系统或知识图谱构建等领域。
2. 有LLM应用评测、Prompt Engineering相关经验。
3. 熟悉至少一种图数据库及在知识表示和推理中的应用。
1. 负责对知识库数据源进行系统质量评估，识别并量化影响AI应用效果的数据问题（如格式不规范、信息冗余/缺失、元数据不准确等）。参与制定和迭代数据清洗规则、数据标注规范等确保数据质量。
2. 参与从原始数据到AI知识单元（如结构化知识块、知识图谱实体/关系）的自动化处理流程。根据业务需求和测评发现，设计编写脚本执行特定的数据质量改进任务（如数据预处理、元数据增强、知识关联提取）。
3. 针对RAG为核心的检索系统，参与制定和迭代全面的、可复现的端到端评测方案，覆盖召回（向量检索、关键词检索、混合检索策略）、排序、生成等关键环节。负责构建和维护评测数据集与标准查询集，确保测评的客观性和有效性。
4. 深入分析检索测试结果，运用数据驱动的方法定位影响检索与生成效果的瓶颈，包括但不限于：数据质量、知识切分与组织方式、Embedding模型效果等。撰写专业、结构清晰的评测报告，提供量化数据支撑和具体、可落地的优化建议。
5. 开发与维护自动化评测框架、脚本和可视化工具，提升评测效率、覆盖度和结果可读性。负责沉淀与文档化评测方法论、最佳实践和标准操作流程，构建团队评测知识体系。
6. 参与定义关键的数据质量和线上检索监控指标与告警阈值。利用监控平台或工具进行日常效果跟踪，及时发现线上效果波动或异常，协同驱动问题排查与解决。
7. 完成上级交办的其他工作。
任职要求
1. 计算机、软件工程、数据科学、人工智能、自然语言处理等相关专业， 全日制统招本科及以上学历。
2. 2年以上 AI数据处理、RAG系统评测相关工作经验。
3. 深入理解并具备RAG架构的实践或评测经验，熟悉关键环节（如文档切分、Embedding、向量检索、上下文构建、LMM交互等）。
4. 有主流向量数据库（如Milvus、Qdrant、Faiss、PgVector等）的应用、调优或评测经验，熟悉其性能特点和适用场景。
5. 精通文本数据的清洗、解析、标准化和增强技术，擅长处理大规模非结构化/半结构化文本数据，有知识抽取、元数据生成等相关经验优先。
6. 熟悉倒排索引、向量空间模型、TF-IDF等传统检索技术；理解ANN算法的核心思想、常见实现及其优缺点；熟悉混合检索、多路召回、重排序（Re-ranking）基本原理和常用方法；深入理解文本嵌入（Text Embedding）原理，熟悉常用Embedding模型特点和选型。
7. 熟练使用python进行数据处理、脚本编写，有良好的编码规范。具备使用FastAPI,Flask等框架进行API设计与开发的能力，能够支持评测工具或小型服务的快速搭建。
8. 熟练使用Git进行版本控制，了解Docker技术。
9. 工作认真负责，注重细节，结果导向，能够在压力下保持高效输出。
加分项：
1. 有大模型应用经验，特别是在文档理解、智能问答、对话系统或知识图谱构建等领域。
2. 有LLM应用评测、Prompt Engineering相关经验。
3. 熟悉至少一种图数据库及在知识表示和推理中的应用。
2026-06-29 14:31
IP属地：上海
职位福利
本科1-3年用户画像/标签体系相关经验大数据处理经验自然语言处理经验机器学习经验KafkaSpark计算机相关专业Python
解螺旋（上海）科技有限公司
A轮 · 20-99人
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