岗位职责：
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ElasticSearch等搜索引擎工具，结合AI大模型，提高搜索效率和准确性；
2.主责搭建向量数据库、向量数据库的架构设计，设计并持续优化嵌入模型做好企业侧数资产沉淀；
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、可扩展的向量数据库系统,提高向量数据的检索效率和精确性；
5.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；
6.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、同时确保系统在高并发环境下的稳定性和扩展性；
7.与其他团队紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案同时参与技术选型和评估并推动向量数据库技术在公司内部的普及和应用。
岗位要求：
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、ElasticSearch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.熟悉分布式计算和存储系统，熟悉大数据生态（hadoop，hbase，spark等），具备处理大规模数据的能力
9.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。