岗位职责
负责面向金融问答与深度研究场景的检索算法与系统方案建设，覆盖互联网信息与离线资料库，支持对金融资讯、市场事件信息、公司公告与财报、研报及内部研究资料等多源内容的统一检索，提升金融信息获取的准确性、完整性、时效性与效率，为上层问答和研究系统提供可靠的信息与证据支持。
- 负责多源信息的检索算法与系统方案建设，重点优化召回与排序，持续提升互联网信息和离线资料库的检索质量；
- 负责检索相关模型与训练数据建设，开展模型训练、领域适配和数据迭代，提升复杂查询及专业领域的检索效果；
- 建立检索效果评测与分析体系，通过实验验证、问题诊断和业务反馈识别关键瓶颈，推动算法与系统持续优化；
- 与数据、工程及应用团队协作，推动检索方案落地和线上迭代，优化系统稳定性、响应速度与资源成本，支撑问答和深度研究等业务场景。
职位要求
【基本要求】
- 具有 5 年及以上搜索或信息检索相关经验，能够独立推进算法优化与落地；
- 具备模型训练、相关性数据构建、难负样本挖掘及效果评测经验，能够通过对照实验验证算法收益；
- 熟悉检索系统架构及主流搜索、向量检索工具，能够从数据、算法和工程链路综合分析问题，优化检索质量与效率；
- 熟练使用 Python、SQL 和主流深度学习框架，具备良好的工程实现、数据分析与跨团队协作能力。 【加分项】 有互联网搜索、企业资料检索、生产级 RAG 或 智能体检索模块研发经验； 有金融资料、长文档、表文联合检索，或新闻时效与跨语言检索经验； 有检索模型领域适配、模型蒸馏或高质量开源项目经验。
