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About the Role

具体工作内容如下：

• 统筹业务知识文档的收集与整理，明确知识库的覆盖范围；

• 组织并执行知识清洗工作：对原始文档进行拆解、去噪、格式化处理，确保入库数据的高质量，以提升大模型的检索准确率；

• 参与问答效果的测评与Bad Case分析，反哺并优化知识库内容；

• 项目推进与跨部门协同；

• 协调业务专家、算法工程师、产品经理等多方资源，推动项目按时交付； • 定期组织和参与项目进度会议，推动问题解决，确保信息在各干系人之间高效流转。

人选画像：

• 本科、研究生或MBA在读学生，计算机、金融、统计或经济相关专业优先，一周到岗5天，实习时间为2026年7-8月（全职实习时间不少于8周）；

• 对大模型（LLM）及生成式问答有清晰的认知，了解RAG（检索增强生成）、Prompt Engineering（提示词工程）的基本原理；

• 较强的沟通协作能力：能够听懂“业务语言”并转化为“技术语言”，具备跨部门拉通能力；

• 抗压与交付能力：适应快节奏的工作环境，具备结果导向思维，能承受高强度工作并保证高质量交付；

• 文档与逻辑能力：熟练使用Excel、Visio、XMind及PPT，具备严谨的逻辑思维和文档撰写能力。

岗位核心价值：

• 构建高质量知识基座，赋能AI产品精准服务： 通过系统化知识清洗与结构化处理，打造高精度、高可用的企业知识库，直接提升大模型检索准确率与问答质量，为公司AI产品竞争力提供核心支撑；

• 打通业务与技术协同链路，加速智能化项目落地： 作为跨部门协作枢纽，高效整合业务专家、算法与产品资源，推动知识从原始文档到智能应用的高效转化，保障项目高质量、高效率交付；

• 沉淀可...