一、崗位職責(zé)
1. AI智能體開發(fā)與優(yōu)化深度參與業(yè)務(wù)場景調(diào)研，與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)團隊緊密協(xié)作，精準(zhǔn)挖掘核心需求，結(jié)合智能體技術(shù)特性設(shè)計合理的工作流架構(gòu)及高適配性的提示詞（Prompt）策略，確保AI智能體與業(yè)務(wù)場景高度貼合。
2. 全程參與AI智能體應(yīng)用的測試環(huán)節(jié)，包括功能測試、性能測試及用戶體驗測試，詳細(xì)記錄測試數(shù)據(jù)與問題反饋；持續(xù)跟蹤系統(tǒng)上線后的運行狀態(tài)，通過提示詞迭代優(yōu)化、基礎(chǔ)算法調(diào)參等方式，提升智能體的響應(yīng)準(zhǔn)確性、交互流暢度及業(yè)務(wù)解決能力。
3. 知識庫構(gòu)建聚焦RAG（Retrieval-Augmented Generation）應(yīng)用場景，協(xié)助業(yè)務(wù)團隊開展內(nèi)部知識庫的搭建工作，包括多渠道數(shù)據(jù)收集（如文檔、案例、業(yè)務(wù)手冊等）、按業(yè)務(wù)領(lǐng)域分類歸檔、數(shù)據(jù)清洗（去重、糾錯、格式標(biāo)準(zhǔn)化）及內(nèi)容整理，保障知識庫數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可用性。
4. 協(xié)助技術(shù)團隊完成知識庫的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，參與數(shù)據(jù)索引構(gòu)建、檢索策略調(diào)試等工作；配合完成知識庫的上線部署及后續(xù)維護(hù)，協(xié)助排查部署過程中的數(shù)據(jù)相關(guān)問題，保障知識庫穩(wěn)定服務(wù)于RAG應(yīng)用。
二、崗位要求
1. 專業(yè)背景：計算機科學(xué)與技術(shù)、人工智能、信息技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷
2. 項目經(jīng)驗：有RAG相關(guān)落地項目或AI智能體開發(fā)相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先；曾獨立或參與完成AI應(yīng)用開發(fā)小項目（如智能問答工具、小型知識庫應(yīng)用等）者可加分。
3. 技術(shù)技能：
熟悉至少一種AI應(yīng)用開發(fā)平臺（如FastAPI、Coze、Dify、LangChain等），了解平臺核心功能及應(yīng)用搭建流程；
4. 具備扎實的Python腳本開發(fā)能力，能獨立完成簡單數(shù)據(jù)處理腳本編寫；掌握API調(diào)試方法，能獨立完成第三方API對接與調(diào)試工作；
5. 熟悉基本的數(shù)據(jù)處理方法，了解數(shù)據(jù)清洗、分類、結(jié)構(gòu)化處理的核心邏輯，能使用Pandas、NumPy等工具進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理；
6. 對大語言模型（LLM）、提示詞工程（Prompt Engineering）有基礎(chǔ)了解者優(yōu)先。
7. 綜合素質(zhì)：
具備極強的快速學(xué)習(xí)能力，能快速掌握新工具、新技術(shù)并應(yīng)用于實際工作；
8. 擁有出色的邏輯分析能力，能清晰拆解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)實現(xiàn)思路；
9. 具備良好的團隊協(xié)作意識，能高效配合產(chǎn)品、業(yè)務(wù)及技術(shù)團隊完成協(xié)作任務(wù)；
10. 對AI技術(shù)及業(yè)務(wù)落地有濃厚興趣，能適應(yīng)較快的工作節(jié)奏，積極主動推進(jìn)任務(wù)落地。