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业务技术-算法专家工程师-企业知识库/智能检索方向
业务技术-算法专家工程师-企业知识库/智能检索方向
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Nlp
Rag
向量检索
大模型应用
知识图谱
语义匹配
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖大厂、前沿AI技术栈、高薪回报，但工作强度较大，适合技术驱动型人才。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.0万
比算法工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4910 个在招 · 其中算法工程师 4 个
市场机会
选择适中
杭州 · 算法工程师 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
负责企业知识库与智能检索方向的算法建设，重点优化RAG（检索增强生成）及大模型在企业内部知识问答、信息查找等场景的应用效果
通过提升语义召回、排序优化及上下文组织能力，解决大模型幻觉问题，实现研发辅助与智能助手的高效落地
最低要求
计算机、人工智能、自然语言处理、数据挖掘、软件工程等相关专业，本科及以上学历
具备搜索、NLP、推荐、知识图谱、大模型应用、RAG 或企业知识库相关项目经验
熟悉信息检索基础，了解关键词检索、向量检索、语义匹配、排序模型、结果重排等常见技术
熟悉大模型应用开发流程，理解 RAG、Embedding、Prompt、上下文构建、工具调用等基本概念
具备较强的工程实现能力，熟练掌握 Python，并熟悉至少一种常用后端开发语言或工程框架
具备良好的数据分析和实验能力，能够通过指标、实验和 bad case 分析持续优化算法效果
具备较强的问题抽象能力和沟通协作能力，能够理解复杂业务场景，并转化为可落地的算法方案
工作职责
负责企业知识库、智能检索、RAG 相关算法能力建设，提升大模型在企业内部知识问答、信息查找、研发辅助等场景中的效果
参与企业内部文档、代码、业务资料、流程知识等多源数据的理解、处理与检索能力建设，提升知识获取效率
优化检索链路，包括查询理解、语义召回、关键词召回、排序优化、结果重排、上下文组织等核心能力
结合大模型能力，提升知识问答结果的准确性、相关性、可追溯性和稳定性，减少无依据回答和幻觉问题
参与企业知识的结构化处理，包括知识分类、标签体系、实体识别、关系建模、知识质量评估等工作
建立检索与问答效果评估体系，通过数据分析、bad case 分析、离线评测和线上反馈持续优化系统表现
与产品、工程和业务团队协作，将算法能力落地到企业知识库、智能助手、研发 Copilot、AI Agent 等实际场景中
优先资格
有企业搜索、知识库问答、智能客服、研发 Copilot、AI Agent、代码智能等项目经验
熟悉 Elasticsearch、OpenSearch、Milvus、pgvector、Neo4j 等搜索、向量库或图数据库工具
有知识图谱、实体识别、关系抽取、领域知识建模等相关经验
有 Embedding、Reranker、排序模型、语义匹配模型优化经验
有企业内部工具、研发平台、数据治理、知识管理等相关系统建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型与RAG技术，在顶级互联网大厂的平台积累高价值项目经验，技术视野开阔
- 企业内部数据治理复杂，需处理多源异构数据
- 对NLP和大模型应用有深厚兴趣，具备扎实工程落地能力，追求技术深度的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 大模型幻觉消除及检索精度优化具有较高技术挑战
角色解读
- 可向AI架构师、首席算法专家方向发展，或在企业智能化转型中成为核心技术骨干
- 专注于企业级知识库的智能检索算法研发，特别是RAG（检索增强生成）技术的落地与应用
- 精通NLP与大模型应用，熟练掌握Python及主流搜索引擎/向量数据库，具备扎实的算法工程化能力
申请策略
- 准备详细的项目案例，展示如何解决实际业务中的检索难题，体现技术与业务的结合能力
- 突出RAG、向量检索、大模型微调及应用项目的具体成果，量化检索准确率提升等关键指标
- 深入理解LangChain等框架，熟悉Milvus/Elasticsearch等底层原理，加强Bad Case分析与调优能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型的理由、遇到的问题及解决方案、最终的业务收益
- 请详细介绍你过往项目中RAG系统的架构设计及遇到的最大挑战
- 如何优化向量检索的召回率与准确率？有哪些具体手段？
- 在大模型应用中，如何有效减少幻觉并确保答案的可追溯性？
- 面对多源异构的企业内部数据，如何进行有效的预处理与知识结构化？
- 复习NLP与大模型基础知识，熟悉主流向量数据库和搜索引擎的原理，准备1-2个深度剖析的技术案例
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
90较高
作为已上市的巨头企业，提供极具竞争力的薪资包（现金+股票），福利体系完善，满足度高。
薪资信号偏高 (4.0千–8.0万/月)
成长发展
95较高
处于AI技术最前沿，涉及RAG、大模型等热门方向，技术成长空间巨大，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、大模型、NLP、向量检索、知识图谱、Python
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常工作强度较大，虽可能有弹性工作制，但整体WLB一般，压力与挑战并存。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过提升企业内部知识获取效率，间接促进研发与运营效率，具有一定的社会价值与行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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