岗位描述（节选）
1. AI技术融合与优化：将人工智能技术、大模型融入芯片业务开发测试流程，提升产品研发效率和质量。
- 自动化工具开发：开发AI辅助工具，如代码审查工具、自动测试用例生成工具、性能瓶颈分析工具等，提高研发测试的自动化程度。
- 数据处理与分析：利用大模型和AI工具处理大量研发测试数据，包括代码、测试用例、测试执行日志等，优化数据处理流程。
2. AI知识库系统构建
- 知识库设计：设计和构建高效、准确的AI知识库系统，支持业务部门的专业知识生成和服务。
- RAG系统开发：构建和优化RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，实现从知识库中快速准确地检索相关信息，并生成高质量的业务文档和回答。
3. AI辅助工具平台开发
- 工具平台设计：设计和开发AI辅助工具平台，提供统一的接口和工具集，支持多种AI应用。
- 用户支持：为业务部门提供技术支持，确保AI工……
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