工作職責(zé)：
1、大模型應(yīng)用開發(fā)與落地：基于主流開源或商用大模型進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)與落地，涵蓋智能問答、學(xué)習(xí)輔助、知識檢索、文檔處理等場景，并與產(chǎn)品、前端、后端及數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，推動 AI 能力在真實(shí)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。
2、RAG 系統(tǒng)構(gòu)建與優(yōu)化：參與通用型 RAG系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與效果優(yōu)化，包括召回、排序、長文本處理、多文檔融合等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，持續(xù)提升模型在業(yè)務(wù)場景下的可用性與穩(wěn)定性。
3、Agent 框架與能力探索：參與或研究多 Agent 協(xié)作框架，提升 Agent 在復(fù)雜任務(wù)中的穩(wěn)定性與執(zhí)行效果，探索任務(wù)拆解、工具調(diào)用、狀態(tài)記憶等機(jī)制在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。
4、模型效果調(diào)優(yōu)與評估：結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景，設(shè)計(jì) Prompt、微調(diào)與評測策略，持續(xù)優(yōu)化大模型在特定任務(wù)下的輸出質(zhì)量與一致性。
5、技術(shù)沉淀與團(tuán)隊(duì)協(xié)作：沉淀可復(fù)用的模型應(yīng)用方案、調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)與評估方法，通過文檔或分享的形式推動團(tuán)隊(duì)整體 AI 應(yīng)用能力提升。
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任職要求：
1、計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)在校生或應(yīng)屆畢業(yè)生；
2、具備良好的編程基礎(chǔ)，至少掌握一門主流編程語言（如 Python / JavaScript / Java / 等）；
3、對大語言模型（LLM）或 AI 應(yīng)用有基本了解，有實(shí)際使用或動手實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
4、具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和問題解決能力，遇到問題能主動查資料、思考并推動解決；
5、對 AI 技術(shù)有濃厚興趣，愿意主動嘗試新工具、新模型，具備較強(qiáng)的自我驅(qū)動力和責(zé)任感。
重點(diǎn)：相比“你已經(jīng)會什么”，我們更在意：你是否愿意主動思考、是否樂于學(xué)習(xí)與探索、是否真的熱愛AI。
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加分項(xiàng)
1、有 AI 應(yīng)用、Agent、智能問答等相關(guān)課程項(xiàng)目或個人項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
2、有調(diào)用 LLM API、構(gòu)建 Prompt、簡單 Agent 或自動化流程的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
3、熟悉前端 / 后端任一方向（如 Web 開發(fā)、接口開發(fā)、腳本工具等）；
4、擁有 GitHub、技術(shù)博客，或參加過 Hackathon、技術(shù)競賽、科研項(xiàng)目等；
5、對教育科技、人才培養(yǎng)、學(xué)習(xí)工具等應(yīng)用場景有興趣或長期關(guān)注。