李森智能内推

工作地点：杭州岗位职责1. 负责基于自研技术栈构建高可用的 AI Agent，设计多智能体协作逻辑及自省机制。2. 参与构建高性能检索增强生成RAG系统，优化向量数据库检索、重排序及长文本上下文管理。3. 将 LLM 能力解构并集成至复杂的业务系统中，通过提示词工程与逻辑调优提升系统输出的稳定性与准确率。4. 负责核心模块的代码编写与系统重构，应用微服务架构保障系统在高并发场景下的高性能与低延迟。5. 与产品经理、算法工程师深度配合，将前沿 AI 技术转化为可规模化的产品功能。6. 持续追踪 OpenAI、Anthropic、Huggingface 等社区的最新动态，参与技术选型与原型验证。任职要求1. 熟练掌握 Python / Go / Java 中的至少一门（熟悉Java 优先），对数据结构、算法、计算机网络有深刻理解，具备良好的编码规范。2. 熟悉大语言模型的基本原理，了解 RAG、Function Calling、MCP等核心概念，有实际的 LangChain 或相关框架使用经验。3. 具备基本的分布式系统知识，了解 MySQL/Redis 等常用数据库，对高并发和系统可用性有初步认知。4. 面对日新月异的 AI 领域，具备卓越的文献/文档阅读能力和快速上手新技术的能力。5. 逻辑清晰，能够准确表达技术方案，享受团队合作解决难题的过程。加分项1. 有完整的 AI Agent、对话式AI、多模态AI应用开发落地经验。2. 在 GitHub 上参与过知名 AI 开源项目或有高星个人项目。3. 在 ACM、蓝桥杯或主流 AI Hackathon/大模型创新大赛中获得过奖项。4. 熟悉向量数据库底层原理，或对模型微调有实践经验。📥 投递方式（重要提示！）👉 访问并直接投递：https://app.mokahr.com/campus-recruitment/tuya/147434?sourceToken=c722929049ba879b8e0d4bf8bc4e1769#/job/6530d6a9-a4e7-4419-a955-deab73bf5dfe📌 ⚠️ 请务必在简历中填写内推码：NTAByWa，后续可私信我查询你的投递记录、面试进度及反馈结果，我看到都会回复的✅ 填写内推码可优先筛选、快速进入面试流程！⏳ 招聘流程📅 网申截止：2026年6月30日🤖 AI初筛 → 面试邀请 → 线上面试 → Offer发放 → 入职

全程问项目(rag)1.为什么做这个项目2.rag整个流程3.混合检索(全文索引和向量索引)4.pdf中文分块的实现5.你认为还有哪些不足没有八股手撕  询问了很多七七八八的(还问了平常玩什么游戏)  后续很快发了offer

攒人品中～～1、项目中用milvus 向量数据库，介绍这个数据库的索引方式2、项目中查询重构怎么判断的低质量查询，提示词怎么说的3、BM25检索、RAG中的难点有哪些4、对提示词调整有什么策略5、考虑对LLM微调吗6、论文拷打7、模型的量化

1.自我介绍2.拷打实习，广播变量的原理3.做了哪些看板指标4.数仓的ads层都是hive表吗5.帆软BI做过哪些看板6.拷打项目，拉链表怎么设计的7.为什么出现零点漂移8.个人优势与劣势9.公司能为我带来什么10.实习和上课的权衡11.ai有用过吗总结:几乎没有八股，一直在拷打实习和项目，关注点更多是报表制作以及数据抽取