Concentrix ist ein führendes Unternehmen im Bereich Technologie und Dienstleistungen, das an der Nasdaq (NASDAQ: CNXC) notiert ist.
Über 440.000 Fachkräfte in mehr als 70 Ländern arbeiten mit mehr als 2.000 globalen Kunden zusammen, um Geschäftsergebnisse zu maximieren.
Concentrix bietet End-to-End-Integrationslösungen, die alle Bereiche des Geschäfts abdecken, von digitalem Marketing und E-Commerce-Consulting und -Betrieb bis hin zu
AI-basierten Customer Experience (CX)-Strategien und kombiniert zukunftsorientierte Technologien mit menschlichem Einblick als strategischer Partner
für globale Top-Unternehmen, um zukunftsorientierte Geschäftswerte zu schaffen.
Wenn Sie in Zusammenarbeit mit globalen Marktführern in verschiedenen Branchen wie Schönheit, Kosmetik, Elektronik, Automobil usw.
als Experte wachsen möchten, erleben Sie die Möglichkeit des horizontalen und dynamischen Wachstums mit Concentrix.
Positionsübersicht
- Der RAG & Graph Search Engineer wandelt interne Dokumente, Verträge, Einkaufsrichtlinien, Berichte,
strukturierte/unstrukturierte Daten in eine durchsuchbare Wissensstruktur um und nutzt Vector DB, Elasticsearch,
Graph DB, um ein zuverlässiges Such- und Beweiserstellungssystem zu entwickeln.
Dies umfasst über einfache Vektorsuche hinaus Hybrid Retrieval, Re-Ranking, Knowledge Graph, Graph-RAG,
Multi-Hop Retrieval.
[Hauptaufgaben]
- Aufbau und Betrieb des RAG-Pipelines
- Design von Advanced Chunking und hierarchischer Indizierung
- Implementierung von Hybrid Retrieval auf Basis von Vector DB und Elasticsearch
- Optimierung der Suchqualität durch Re-Ranking und metadata pre-filtering
- Design und Aufbau von Knowledge Graph auf Basis von Graph DB wie Neo4j
- Weiterentwicklung der Suche basierend auf Graph-RAG und Multi-Hop Retrieval
- Erfahrung in der Produktion und im Betrieb von RAG- oder Suchdiensten
- Erfahrung in der Umsetzung von Hybrid Retrieval basierend auf Vector DB + Elasticsearch
- Praktische Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Re-Ranking, Metadata Filtering, Hierarchical Retrieval
- Erfahrung in der Strukturierung unstrukturierter Texte basierend auf NER oder Information Extraction
- Erfahrung in der Gestaltung von Citation, Grounding, Source Traceability-Strukturen
- Erfahrung in der Nutzung von Neo4j oder ähnlichen Graph DBs
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung in der Implementierung von Empfehlungssystemen
- Erfahrung im Parsen komplexer Dokumente wie Verträge, Richtliniendokumente, Angebote
- Erfahrung in der Anpassung von Elasticsearch Analyzer, Synonymen, Boosting, Scoring
- Erfahrung in der Feinabstimmung von Embedding-Modellen oder der Anpassung an spezifische Domänen
- Erfahrung mit graphbasierten Empfehlungs-, Erkundungs- und Beziehungsanalyse-Diensten
- Erfahrung in der Gestaltung/Implementierung von Graph-RAG oder Multi-Hop Retrieval
Leistungen und Arbeitsumfeld
https://kr.concentrix.com/careers
▶ Bewerbungsprozess - 1. Interview - 2. Interview - endgültige Auswahl
▶ Es erfolgt eine individuelle Kontaktaufnahme nur mit den erfolgreichen Kandidaten.
▶ Nach dem Interview kann ein Persönlichkeitstest durchgeführt werden.
▶ Es werden sowohl Video- als auch Präsenzinterviews durchgeführt.
▶ Bei Entdeckung von Falschangaben in den Bewerbungsunterlagen kann die Anstellung widerrufen werden.
- Die Stellenanzeige kann bei erfolgreicher Rekrutierung vorzeitig geschlossen werden.
Arbeitsort: 509 NC Tower, Teheran-ro, Gangnam-gu, Seoul
