崗位職責
一、NL2SQL 體系建設
1、負責 NL2SQL 的語義解析、槽位抽取、Schema 對齊、SQL 生成與校驗、口徑解釋（Explain）等全鏈路能力建設。
2、建設受控解析（Controlled NL Parser）與可解釋查詢：時間口徑、狀態口徑、分組維度、指標計算方式、排序/TopN 等策略統一。
3、結合業務數據治理：字段字典、枚舉映射、權限/RBAC、脫敏策略、查詢安全（限流/黑白名單/SQL 審計）等。
二、RAG/知識庫能力（LangChain / LightRAG）
1、搭建知識庫問答鏈路：文檔解析、清洗、切塊（chunking）、向量化、召回、Rerank、引用與溯源。
2、深度理解并可改造 LangChain / LightRAG：自定義 Retriever、工具調用、Memory、Agent/Workflow 編排與評測。
3、支持多源文檔：PDF/Word/Excel/網頁，重點處理版面分析（布局識別、表格/標題層級/段落結構）提升檢索與回答準確率。
三、語義挖掘與數據挖掘
1、對業務文本進行結構化抽取（實體/事件/關系），進行聚類、熱點發現、趨勢分析、異常檢測等數據挖掘任務。
2、設計數據閉環：采樣/標注/評測/迭代，推動指標持續提升（準確率、召回率、SQL 執行成功率、RAG 命中率等）。
四、多模態與大模型訓練/微調
1、參與大模型/多模態模型訓練與調優：SFT/對齊、指令數據構建、評測集設計、推理加速與部署。
2、能將多模態能力與業務結合：圖文理解、版面理解、圖表/表格信息抽取等。
五、語音鏈路與數字人（可選但優先）
1、熟悉 ASR/TTS 的接入、優化與工程化：實時流式識別、端到端延遲優化、標點/熱詞、音色與播報策略。
2、有數字人/虛擬人項目經驗：語音驅動、口型對齊、對話系統接入（工具調用/NL2SQL/RAG）、實時交互鏈路。
六、平臺化與工程落地
1、將上述能力服務化：API 設計、權限控制、日志監控、灰度發布、A/B 測試、成本與性能優化
2、推進 Agent/流程編排落地：根據業務場景拆解任務、選擇工具、完成端到端閉環。
任職要求（必須項）
1、本科及以上學歷，計算機/數據科學/人工智能相關專業，3 年及以上相關經驗（能力強可放寬）。
2、熟練使用 Python，具備良好工程能力，能獨立完成從原型到上線的落地。
3、深度理解 NL2SQL：語義解析、Schema 對齊、SQL 生成策略、執行校驗/糾錯、口徑解釋等至少 2 個模塊有實戰經驗。
4、RAG/知識庫實戰經驗：了解 chunking 策略、向量召回、Rerank、引用溯源、評測與效果提升方法。
5、具備數據分析/數據挖掘能力：能圍繞業務構建指標體系、定位問題、形成迭代閉環。
加分項（優先考慮）
1、熟練使用或深度改造 LangChain / LightRAG / 類 Agent 框架，并有工具調用/流程編排實踐。
2、版面分析/文檔理解經驗：PDF layout、表格結構化、標題層級抽取、OCR + 結構恢復等。
3、大模型訓練經驗：SFT、指令數據構建、評測體系、推理優化（vLLM/并發/緩存/長上下文優化）。
4、ASR/TTS 或數字人項目經驗：實時語音對話、多輪交互、低延遲鏈路優化。
5、了解向量庫/檢索系統：Milvus/Faiss/pgvector/ES 向量等；了解 GraphRAG / LightRAG 的圖譜化增強思路。
6、熟悉常見中間件與部署：Docker、Linux、Redis、MySQL、消息隊列（Kafka/RabbitMQ）、WebSocket/流式接口等。