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一、岗位描述： 1.结合业务场景需求，设计高效的向量数据存储和检索架构，利用Elastic Search等搜索引擎工具，结合AI大模型，提高搜索效率和准确性； 2. 并联集团数据与智能部门，主责搭建企业级向量数据库，设计并持续优化嵌入模型做好企业侧知识沉淀； 3. 主导解决大规模向量处理和词嵌入技术（Embedding）的技术难题，优化召回策略，混合检索（ES），知识计算（解析入库、知识图谱化）等提升语义搜索等应用的精确度； 4. 设计、开发和优化向量数据库系统或向量计算引擎，确保高性能的向量数据存储和查询能力； 5. 研究和应用向量索引算法和数据库架构设计，提高向量数据的检索效率和精确性； 6.在做好向量数据库搭建的同时，能够探索并落地转化其多维度企业应用场景，如智能推荐、智能搜索、问答系统等，反哺AI全链路智能场景落地； 7.负责知识图谱及混合检索进行研究落地，提升知识检索的效率和精确性； 8.负责负载均衡工程化，确保系统在高并发环境下的稳定性和扩展性。 二、任职要求： 1. 本科及以上学历，大数据、软件工程、计算机科学、人工智能或相关领域专业背景； 2.具备在向量数据库、Elastic Search等领域的工作经验，熟悉Milvus、Faiss、Pgvector等主流向量数据库系统； 3. 熟悉向量索引算法和数据结构，如LSH、IVF等，对向量空间检索、倒排索引有经验者优先； 4. 熟悉分布式计算和存储系统，具备处理大规模数据的能力；熟练掌握数据库开发技术和查询语言，如SQL等； 5. 掌握至少一种主流编程语言：Python，Rust, C, C , Go等； 6.在图数据库及企业知识图谱建设方面有实际工作经验者优先； 7.有向量数据库架构设计经验，熟悉postgre、leveldb、rocksdb、innodb、lucene等技术； 8.具备优秀的团队合作精神和沟通能力，具有强烈的学习能力和创新意识，能够快速适应并应用行业最新技术动态。