【岗位职责】 1.AI应用全流程开发：负责企业级AI应用（如智能问答、内容生成、数据分析、流程自动化等）的需求分析、技术方案设计、开发、测试与上线部署，推动AI技术在实际业务场景中的落地； 2.大模型应用与工程化：基于主流大语言模型（如GPT、Qwen、DeepSeek、Llama等）进行应用开发。熟练运用提示工程（PromptEngineering）、检索增强生成（RAG）技术构建知识库问答系统，并优化检索效果； 3.智能体（Agent）系统开发：设计并开发具备任务规划、工具调用、记忆管理和多轮对话能力的AI智能体（Agent）。利用LangChain、LangGraph、AutoGen等框架构建复杂的多智能体协作工作流； 4.多模态与前沿技术探索：集成图像、音频、视频等多模态数据处理能力，探索GUIAgents、工具调用等前沿技术在业务场景中的应用。跟踪并研究大模型、Agent、RAG等领域的最新进展； 5.模型集成与高性能服务部署：负责大模型的工程化集成、服务化封装与高性能推理优化。熟悉vLLM、TensorRT-LLM等推理加速框架，以及模型量化（如GGUF、GPTQ）、剪枝等轻量化技术。具备使用Docker、Kubernetes进行云原生部署的能力； 6.系统架构与性能优化：构建高可用、可扩展的AI服务架构，设计并实现高效的向量检索系统（使用Milvus、FAISS、Qdrant等向量数据库）。引入缓存、监控、降本机制，保障线上服务的稳定性与性能。 【任职条件】 1.大模型技术栈：深入理解Transformer架构及大模型原理，熟练掌握提示工程、RAG全链路开发、Agent框架（如LangChain/LlamaIndex）及工具调用（FunctionCalling）； 2.工程开发能力：精通Python，熟悉FastAPI、Flask等Web框架。具备扎实的算法与数据结构基础，良好的代码规范和工程实践能力； 3.模型微调与优化：掌握大模型高效微调技术（如LoRA、QLoRA、P-Tuning），具备模型评测与效果优化经验； 4.向量数据库与检索系统：熟悉至少一种主流向量数据库（如Milvus、FAISS、Pinecone），具备构建和优化高性能检索系统的经验； 5.有以下条件者优先：熟悉多模态大模型应用开发者；有使用Dify、Coze等低代码AI应用平台进行快速原型开发的经验；具备大模型在国产化芯片（如华为昇腾）上的适配与部署经验；有高并发、分布式系统开发经验，熟悉微服务架构；在AI领域有开源项目贡献或相关技术专利； 6.具备AI项目从0到1落地经验，有大型企业或复杂系统开发经验者优先（含实习）。 【学历及专业】 大学本科及以上学历学位，计算机/人工智能/软件工程相关专业 【年龄要求】 本科毕业生，年龄25周岁以下（2001年4月1日后出生）；硕士研究生，30周岁以下（1996年4月1日后出生）；博士研究生，36周岁以下（1990年4月1日后出生）

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