成都·武侯区
职位详情
一、岗位职责
1、开展 PDF 及多种格式文档的解析与信息抽取技术研究，针对扫描文件 OCR 识别、复杂版式文本提取等场景设计高效算法，持续提升解析精度与运行效率。
2、主导企业级知识库从零开始的构建与迭代工作，覆盖数据采集、清洗、存储到检索的完整链路，实现结构化与非结构化知识的一体化管理。
3、结合大语言模型与 RAG 技术打造智能检索与问答系统，融合传统关键词检索与向量语义检索策略，优化查询结果的相关性与响应性能。
4、负责知识库数据治理体系的技术实现，包括知识切片、质量评估、版本控制、敏感信息屏蔽等模块的算法研发与工程落地。
5、关注 NLP、大模型微调、文档理解等领域的最新进展，结合实际业务需求完成技术预研与实践应用，推动知识库系统的智能化演进。
6、与产品及业务团队紧密配合，将算法能力转化为可落地的产品功能，解决企业在知识组织与应用中的核心痛点。
二、任职要求
（一）核心必备要求
具备 2 年以上 PDF 文档解析实际项目经验，熟练运用 Apache Tika 等工具并能进行定制化开发，具备处理复杂格式与扫描件文本提取的技术能力。
拥有企业级知识库建设的全流程实践经验，深入掌握知识采集、预处理、存储与检索各环节的技术架构与实现逻辑，熟悉 Milvus 等向量数据库的集群部署与调优方案。
（三）技术能力要求
编程与算法基础：精通 Python 编程，有 C/C++ 开发经验者优先；具备扎实的数据结构与算法功底，掌握机器学习与深度学习的基本理论与方法。
模型与框架掌握：熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 深度学习框架，了解 GPT、LLaMA、ChatGLM 等主流大模型的运行机制与典型应用场景。
大模型应用能力：掌握 LoRA、QLoRA 等参数高效微调技术，熟悉 Prompt Engineering 方法，在意图识别、语义匹配等 NLP 任务中有实际落地经验者优先。
工具链应用经验：熟练使用 LangChain、LlamaIndex 等大模型应用开发框架，掌握 Elasticsearch 等检索引擎的配置与性能优化技巧。
数据处理能力：具备大规模结构化与非结构化数据处理背景，熟悉数据清洗、语义分块、向量化表示等前置处理流程。
1、开展 PDF 及多种格式文档的解析与信息抽取技术研究，针对扫描文件 OCR 识别、复杂版式文本提取等场景设计高效算法，持续提升解析精度与运行效率。
2、主导企业级知识库从零开始的构建与迭代工作，覆盖数据采集、清洗、存储到检索的完整链路，实现结构化与非结构化知识的一体化管理。
3、结合大语言模型与 RAG 技术打造智能检索与问答系统，融合传统关键词检索与向量语义检索策略，优化查询结果的相关性与响应性能。
4、负责知识库数据治理体系的技术实现，包括知识切片、质量评估、版本控制、敏感信息屏蔽等模块的算法研发与工程落地。
5、关注 NLP、大模型微调、文档理解等领域的最新进展，结合实际业务需求完成技术预研与实践应用，推动知识库系统的智能化演进。
6、与产品及业务团队紧密配合，将算法能力转化为可落地的产品功能，解决企业在知识组织与应用中的核心痛点。
二、任职要求
（一）核心必备要求
具备 2 年以上 PDF 文档解析实际项目经验，熟练运用 Apache Tika 等工具并能进行定制化开发，具备处理复杂格式与扫描件文本提取的技术能力。
拥有企业级知识库建设的全流程实践经验，深入掌握知识采集、预处理、存储与检索各环节的技术架构与实现逻辑，熟悉 Milvus 等向量数据库的集群部署与调优方案。
（三）技术能力要求
编程与算法基础：精通 Python 编程，有 C/C++ 开发经验者优先；具备扎实的数据结构与算法功底，掌握机器学习与深度学习的基本理论与方法。
模型与框架掌握：熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 深度学习框架，了解 GPT、LLaMA、ChatGLM 等主流大模型的运行机制与典型应用场景。
大模型应用能力：掌握 LoRA、QLoRA 等参数高效微调技术，熟悉 Prompt Engineering 方法，在意图识别、语义匹配等 NLP 任务中有实际落地经验者优先。
工具链应用经验：熟练使用 LangChain、LlamaIndex 等大模型应用开发框架，掌握 Elasticsearch 等检索引擎的配置与性能优化技巧。
数据处理能力：具备大规模结构化与非结构化数据处理背景，熟悉数据清洗、语义分块、向量化表示等前置处理流程。
2026-07-29 14:49
IP属地：四川成都
职位福利
大专经验不限JavaC/C++图像算法大模型算法自然语言处理算法Python
成都龙象科技股份有限公司
不需要融资 · 20-99人
工作地址
鱼泡安全保障
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