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职位搜索/小米/NLP / LLM 应用工程师
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小米 (Xiaomi)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

RAGLLM向量数据库Prompt工程评测体系
💡

核心评价

小米核心AI岗,专注前沿LLM应用与Agent建设,技术成长性极佳,薪资竞争力强,需现场办公。

NLP / LLM 应用工程师

🤖 AI 估测:¥30K-50K

发布时间:19 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大语言模型(LLM)应用落地的工程师岗位
你将负责构建和优化智能体(Agent)的核心能力,包括设计提示工程体系、搭建企业知识库的语义检索管道,并建立自动化评测体系来评估模型效果
核心目标是推动前沿的LLM技术在实际业务场景中高效、可靠地应用

✓工作职责

负责Agent大模型能力层建设,包括Prompt工程体系设计、RAG检索增强生成、上下文工程优化
搭建企业知识库的Embedding Pipeline,实现高质量语义检索
设计和优化Agent的意图识别、对话管理、知识问答等核心NLP能力
负责Agent评测体系落地:构建评测数据集(Golden Dataset)、设计评测指标(Faithfulness、Answer Relevancy、Context Precision等),实现自动化评测流水线
探索多模型路由策略(国内外大模型混合调用),平衡效果与成本

⭐最低要求

本科及以上学历,2年以上LLM应用开发经验,重落地非纯研究
精通Python,有真实LLM应用上线经验(非Demo级别)
熟悉RAG、Embedding、向量检索全链路,有向量数据库使用经验(Milvus/Chroma/Pinecone)
有Agent/RAG评测经验:熟悉RAGAS、DeepEval、TruLens、PromptFoo中至少一种评测框架
熟悉LangChain/LlamaIndex/LangGraph等LLM应用开发框架
熟悉主流大模型API(OpenAI、Anthropic、通义千问、文心等)
对生成质量和推理成本敏感,能系统化评估与优化模型效果

👍优先资格

了解Genspark搜索Agent的RAG架构、Manus的多步推理评测方法者加分
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