成都·武侯区
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岗位职责:
一、系统架构与工程化
将本地 FastAPI 服务通过 Docker 实现容器化，部署至阿里云/腾讯云等云平台，完成环境编排与服务治理。
构建 CI/CD 流程（自动化测试、构建、发布、回滚），提升交付的稳定性和效率。
规范 Git 协作流程（GitFlow/Trunk-Based），搭建基于 GitLab/GitHub 及 Runner/Action 的协同开发环境，沉淀工程规范与技术文档。
二、知识库与检索系统优化
评估并推进向量数据库迁移或整合（如从 ChromaDB 迁移至 Milvus / PgVector / Qdrant 等生产级方案）。
持续优化 RAG 检索能力：改进嵌入模型及参数配置，引入重排序机制、混合检索策略（关键词+向量）、多集合召回方法，解决跨文件检索准确性不足问题。
三、核心算法研发（CAD 智能识别与造价）
针对装修设计图等 CAD 图纸开展信息抽取模型研发，精准识别构件类型（墙体、门窗、灯具等）以及尺寸、材料、用量等关键属性。
建立或优化工程造价计算逻辑与校验流程，确保报价结果与模型输出、行业标准一致，形成可追溯的计算路径并生成标准化报表。
四、大模型应用与对话体验
优化 LLM 交互设计，运用 CoT、ReAct 等提示工程技术，提升任务拆解、工具调用和推理过程的稳定性。
实现多轮对话功能：支持上下文记忆、个性化称呼与用户偏好管理，保障回复连贯性与“有温度”的交互体验。
五、可观测与质量保障（加分职责）
搭建日志、监控与链路追踪体系（如 Prometheus/Grafana/ELK），制定性能基线与告警机制；推动单元测试、集成测试覆盖及性能压测落地。
任职要求:
硬性要求（必须）
语言与框架：熟练掌握 Python，熟悉 FastAPI，具备完整的后端项目开发与上线经历。
平台与部署：熟悉 Docker 或 Linux，具有将服务部署至公有云的实际操作经验。
协作与规范：精通 Git 版本控制及团队协作流程（MR/Code Review/CI 规范）。
RAG 与向量库：深入理解 RAG 架构，实际使用过至少一种向量数据库（ChromaDB/Milvus/Weaviate/PgVector/Qdrant 等）。
大模型应用：具备基于主流大模型（GPT 系列、文心一言、通义千问等）进行应用开发与系统集成的经验。
算法基础：拥有计算机视觉或文档信息抽取相关项目经验；有处理 CAD/PDF 等工程图纸经验者优先。
深度学习框架：熟悉 PyTorch 或 TensorFlow，能够独立完成数据处理、模型训练与推理部署。
软性要求
产品思维：能以用户体验为核心设计交互流程，不局限于功能实现层面。
问题解决：面对不确定性问题能主动调研、快速验证并输出可行方案。
沟通协作：擅长跨角色协作，能清晰表达技术方案与潜在风险，及时透明同步进展。
加分项
熟悉装修/建筑/工程造价领域的业务规则与常用标准；
具备 AI 产品从 0 到 1 上线的完整实践经验；
有 RAG 性能优化成果（如显著提升大规模多文档检索准确率或降低响应延迟）。
一、系统架构与工程化
将本地 FastAPI 服务通过 Docker 实现容器化，部署至阿里云/腾讯云等云平台，完成环境编排与服务治理。
构建 CI/CD 流程（自动化测试、构建、发布、回滚），提升交付的稳定性和效率。
规范 Git 协作流程（GitFlow/Trunk-Based），搭建基于 GitLab/GitHub 及 Runner/Action 的协同开发环境，沉淀工程规范与技术文档。
二、知识库与检索系统优化
评估并推进向量数据库迁移或整合（如从 ChromaDB 迁移至 Milvus / PgVector / Qdrant 等生产级方案）。
持续优化 RAG 检索能力：改进嵌入模型及参数配置，引入重排序机制、混合检索策略（关键词+向量）、多集合召回方法，解决跨文件检索准确性不足问题。
三、核心算法研发（CAD 智能识别与造价）
针对装修设计图等 CAD 图纸开展信息抽取模型研发，精准识别构件类型（墙体、门窗、灯具等）以及尺寸、材料、用量等关键属性。
建立或优化工程造价计算逻辑与校验流程，确保报价结果与模型输出、行业标准一致，形成可追溯的计算路径并生成标准化报表。
四、大模型应用与对话体验
优化 LLM 交互设计，运用 CoT、ReAct 等提示工程技术，提升任务拆解、工具调用和推理过程的稳定性。
实现多轮对话功能：支持上下文记忆、个性化称呼与用户偏好管理，保障回复连贯性与“有温度”的交互体验。
五、可观测与质量保障（加分职责）
搭建日志、监控与链路追踪体系（如 Prometheus/Grafana/ELK），制定性能基线与告警机制；推动单元测试、集成测试覆盖及性能压测落地。
任职要求:
硬性要求（必须）
语言与框架：熟练掌握 Python，熟悉 FastAPI，具备完整的后端项目开发与上线经历。
平台与部署：熟悉 Docker 或 Linux，具有将服务部署至公有云的实际操作经验。
协作与规范：精通 Git 版本控制及团队协作流程（MR/Code Review/CI 规范）。
RAG 与向量库：深入理解 RAG 架构，实际使用过至少一种向量数据库（ChromaDB/Milvus/Weaviate/PgVector/Qdrant 等）。
大模型应用：具备基于主流大模型（GPT 系列、文心一言、通义千问等）进行应用开发与系统集成的经验。
算法基础：拥有计算机视觉或文档信息抽取相关项目经验；有处理 CAD/PDF 等工程图纸经验者优先。
深度学习框架：熟悉 PyTorch 或 TensorFlow，能够独立完成数据处理、模型训练与推理部署。
软性要求
产品思维：能以用户体验为核心设计交互流程，不局限于功能实现层面。
问题解决：面对不确定性问题能主动调研、快速验证并输出可行方案。
沟通协作：擅长跨角色协作，能清晰表达技术方案与潜在风险，及时透明同步进展。
加分项
熟悉装修/建筑/工程造价领域的业务规则与常用标准；
具备 AI 产品从 0 到 1 上线的完整实践经验；
有 RAG 性能优化成果（如显著提升大规模多文档检索准确率或降低响应延迟）。
2026-07-06 13:29
IP属地：四川成都
职位福利
本科3-5年GolangNginxDjangoMySQLMongoDBPython
成都金邦耐科技股份有限公司
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