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职位介绍: 岗位职责 1.搭建合规审核模型**：梳理现行人工审核规则与判据，基于大模型（LLM）+ RAG + Agent，构建垂直领域合规审核引擎，自动识别项目材料中的不合规项、缺失项、风险点； 2.建设合规知识库（RAG 核心）：将历年政策法规、内部制度、审核标准、历史案例沉淀为结构化知识库，完成文档清洗、切分、向量化与检索调优，降低模型"幻觉"； 3.落地自动化审核流程：设计审核 Agent 的多步推理与工具调用逻辑，打通现有项目管理系统/文档系统，实现"提交即初审、结果可复核"； 4.模型评估与人机协同：建立准确率、召回率、误判/漏判率评估体系，跑通"AI 初筛 → 人工复核 → 反馈回流"闭环并持续迭代； 5.研究会其他 AI 提效：改造内部规则性、重复性工作（文档归类、数据报表、会议纪要/摘要等）； 6.私有化与合规部署：负责模型与数据的私有化部署、权限管控与审计留痕，满足研究会安全保密要求。任职资格 1.学历与专业：本科及以上。计算机、人工智能、数据科学、软件工程等相关专业；财务、会计、审计、经济类相关专业优先——我们尤其看重"既懂财务/合规逻辑、又能落地 AI 工程"的复合背景； 2.经验：3 年以上 AI / 算法 / 软件工程经验，且至少有1 个大模型应用（RAG / Agent / 微调）的真实落地项目（非 demo）； 3.核心技术：精通 Python与 FastAPI 等后端框架；熟练使用 **LangChain / LlamaIndex / Dify；掌握 RAG 全链路；熟悉向量数据库（Milvus / FAISS / Chroma / Weaviate）；了解 vLLM、模型量化/蒸馏、Docker、Kubernetes私有化部署者优先；掌握 Prompt 工程（Few-shot / CoT / ReAct）；业务素养：能下沉到"审核规则"这类严谨场景，与 HR、合规业务专家顺畅对齐，而非只埋头做技术；对"出错有后果"的系统有敬畏心。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：制药

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