崗位職責
1、深入理解業(yè)務場景需求，將大語言模型能力轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)路徑，承擔AI應用架構(gòu)設計與系統(tǒng)開發(fā)工作。
2、推動RAG、Agent等核心技術(shù)的工程實現(xiàn)，涵蓋RAG全鏈路實施、智能體及工作流系統(tǒng)的搭建與迭代。
3、持續(xù)優(yōu)化AI系統(tǒng)性能，圍繞響應延遲、資源消耗、高并發(fā)處理等核心指標進行調(diào)優(yōu)，保障產(chǎn)品體驗流暢性。
4、協(xié)同AI算法團隊與數(shù)據(jù)團隊，明確模型輸出規(guī)范與數(shù)據(jù)依賴關系，完成算法模塊與業(yè)務系統(tǒng)的高效集成。
5、關注技術(shù)發(fā)展趨勢，研究ServerlessAI、多模態(tài)工具生態(tài)等新興方向，并推進其在具體業(yè)務中的實踐應用。

任職要求
1、本科及以上學歷，計算機或軟件工程相關專業(yè)背景，具備2年以上開發(fā)經(jīng)驗，主導過至少1個LLM應用項目（如智能問答、垂直領域知識庫）從原型驗證到上線運行的全過程。
2、具備扎實的編碼能力，熟練使用至少一種主流編程語言（如Python、Java），掌握常用Web開發(fā)框架（如Flask、Django、SpringBoot）。
3、有大語言模型應用開發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉LangChain、LlamaIndex等開發(fā)框架，或參與過RAG、微調(diào)、Agent類項目的落地實施。
4、掌握向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus,Pinecone,Chroma）的配置、查詢與性能調(diào)優(yōu)方法。
5、理解大模型基本原理，熟悉至少一種深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch），具備模型部署經(jīng)驗（如TensorRT、ONNXRuntime）者更佳。
6、具備容器化部署能力（Docker、K8s）或主流云平臺（AWS、阿里云、騰訊云）使用經(jīng)驗，有AI系統(tǒng)實際部署案例者優(yōu)先考慮。
7、具備良好的溝通協(xié)作意識和問題應對能力，能快速響應業(yè)務變化，適應階段性高強度工作節(jié)奏。