职位类别：技术类 业务集团：阿里巴巴控股集团、盒马 职位描述：1. 负责构建和优化基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的智能问答、知识推理系统； 2. 开发高效的多模态数据（文本/图像/结构化数据）检索模块，优化Embedding模型与索引算法； 3. 设计生成模型（如LLM）与检索系统的协同机制，提升结果相关性与逻辑连贯性； 4. 探索混合检索策略（密集检索+稀疏检索），优化召回率与排序精度； 5. 构建端到端性能评估体系，设计AB实验验证系统迭代效果； 6. 跟踪LangChain、LlamaIndex等RAG技术生态，推动前沿技术落地。 职位要求：1. 计算机、人工智能、软件工程、数学或相关专业本科及以上学历； 2. 热爱计算机及互联网技术，对大模型、信息检索等领域有浓厚兴趣，具备较强的技术热情和自驱力； 3. 精通但不限于C/C++/java等编程语言中的一种或几种，有良好的编程习惯； 4. 基础知识扎实，熟悉计算机系统结构、操作系统内核、网络、分布式系统、算法等领域； 5. 熟悉Unix/Linux环境下编程，熟练使用调试工具，并熟悉某种脚本语言。 【加分项】： 1. 参与过 RAG、LangChain、LlamaIndex 等相关项目实践； 2. 使用过 Sentence-BERT、BGE、OpenAI Embeddings 等 embedding 模型； 3. 接触过向量数据库（如 FAISS、Milvus、Pinecone、Chrom 4. 了解检索排序模型（如 BM25、DPR、ColBERT）或有信息检索项目经验； 5. 在 GitHub 有开源项目或技术博客者优先。