1.负责RAG知识库系统的全链路建设，涵盖文档处理、向量检索、结果重排与效果评测； 2.负责领域本体模型的设计与构建，支撑领域知识体系的结构化表达与智能推理； 3.负责大模型训练与调优，包括模型微调（SFT/LoRA）、模型量化、剪枝、蒸馏等优化工作； 4.参与领域数据的清洗、标注与增强，构建高质量训练数据集； 5.参与模型评估体系建设，持续跟踪与优化模型在业务场景中的表现。 1.熟练掌握Python编程语言，了解PyTorch等深度学习框架； 2.了解大模型微调方法（SFT/LoRA/QLoRA等）及模型压缩技术（量化、剪枝、蒸馏），有相关项目实践经验者优先； 3.了解领域本体建模或知识图谱构建的基本概念与方法； 4.了解RAG检索增强生成技术，了解主流向量数据库及Embedding模型； 5.具有较强的责任心和学习能力，具备良好的技术敏感度和团队合作精神。