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1、企業級智能體系統設計與開發：參與企業級智能體系統的規劃與落地，具備從需求分析、模塊設計到模型部署的完整研發能力。能夠基于大語言模型構建面向企業場景的智能體，包括問答助手、數據分析助理、文檔研讀機器人等。
2、RAG 知識庫集成與優化：具備 RAG架構實踐經驗，能夠搭建高可用、低延遲的企業知識庫系統，支持結構化與非結構化數據的統一檢索。熟悉向量數據庫（如FAISS、Milvus）和文本嵌入優化，能夠結合具體業務場景設計高效召回與重排序機制。
3、ChatDB 與 N2SQL 場景適配能力：掌握 ChatDB 設計理念及使用方式，能夠將自然語言查詢準確轉化為數據庫查詢語句（N2SQL），并結合業務知識對結果進行語義補全與解釋。具備構建數據對話中臺經驗，支持多數據源對接、權限控制與語義糾錯機制設計。
4、DeepResearch 模塊構建與研讀優化：能夠開發企業級文檔智能研讀工具，支持多文檔對比、文檔結構理解、重點內容提取、摘要歸納等功能。熟悉大模型長文本處理能力優化方案，如多輪摘要、滑窗技術等。
5、可擴展智能體框架與智能決策鏈設計：具備搭建具備多Agent協作能力的企業智能體框架經驗，能夠實現任務分解、Agent調度、決策鏈路的設計與優化，提升系統響應智能度與魯棒性。
6、多模態數據處理與場景能力融合：具備文本、圖像、語音等多模態數據處理能力，能夠構建融合視覺、語言和語音的智能交互系統。支持智能會議紀要、多模態內容識別等場景化應用開發。
技術要求：
1、對大模型應用開發有深入的理解（有相關項目經驗優先）
2、熟悉Python、Java編程語言
3、熟悉TensorFlow、PyTorch等主流大語言模型開發框架，并有相關的應用實踐經驗
4、熟悉Rag知識庫、智能體、ChatDB及相關技術棧，有相關的應用實踐經驗
5、熟悉容器化相關技術，熟練使用docker