武汉 python 招聘（工资待遇要求）

岗位职责：
1. 负责实现对复杂 PDF 文档的版面分析（Layout Analysis）和表格结构还原。
2. 设计并实现“逻辑路由器”（Logic Router），利用轻量级 CV 模型（如 MobileNet/YOLO）精准区分简单页面与复杂页面，实现成本与精度的平衡。
3. 多模态融合：对接 Azure AI Document Intelligence 和 Florence-2 视觉模型，解决扫描件和工程图纸的语义提取问题。
4. 跨页合并算法：研发针对长表格的“跨页合并与表头对齐算法”，确保数据的完整性。
5. RAG 架构搭建：基于 LlamaIndex 搭建检索系统，设计混合检索策略（关键词 + 向量 + 表格结构化检索）。
6. 数据清洗与切片：设计针对规范文档的 Chunking 策略（父子索引 Parent-Child Indexing），将 Markdown 数据高质量存入 pgvector。
7. Prompt 工程：优化 LLM 的提示词，确保模型输出准确的规范引用（Citation）和页码跳转链接，严控幻觉。
8. 评估体系：建立 RAG 评估集（使用 Ragas 或 TruLens），持续优化检索召回率（Recall）。

任职要求：
1. 精通 Python，PyTorch；深入理解 OCR 原理，有 PDF 解析落地经验；有实际的 RAG 项目落地经验，处理过长文本（Long Context）场景。
2. 熟悉 LlamaIndex 框架；熟练使用 ChromaDB/Milvus/pgvect等向量数据库；了解 BGE/Jina 等 Embedding 模型。
3. 具备极强的工程落地能力，重视数据清洗等基础处理工作，能高效编写正则表达式进行文本清洗。
4. 有使用 Docling 或 LayoutLM 处理复杂报表/合同的经验者优先；熟悉 YOLOv11 目标检测者优先。