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一、崗位職責(zé)
核心系統(tǒng)構(gòu)建：負責(zé)企業(yè)級知識庫系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計與持續(xù)優(yōu)化，開發(fā)基于大語言模型（LLM）的智能檢索、問答與推理引擎，提升知識獲取與應(yīng)用的智能化水平。
垂直場景智能體開發(fā)：主導(dǎo)面向特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域（如制造行業(yè)）的AI智能體（Agent）的設(shè)計與實現(xiàn)，涵蓋智能輔導(dǎo)、個性化推薦、自動問答、報告分析等核心功能模塊的開發(fā)與迭代。
多模態(tài)AI技術(shù)應(yīng)用：參與處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，負責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、標注流程管理與質(zhì)量評估，并完成機器視覺大模型的微調(diào)、訓(xùn)練及優(yōu)化任務(wù)。
全流程協(xié)作與落地：與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)及算法團隊緊密協(xié)作，深入分析業(yè)務(wù)需求與技術(shù)可行性，推動AI解決方案從原型驗證到系統(tǒng)集成與上線運營的全流程落地。
技術(shù)前瞻與創(chuàng)新：持續(xù)跟蹤RAG、Agent框架、多模態(tài)學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)方向，結(jié)合業(yè)務(wù)場景進行技術(shù)調(diào)研、選型與快速原型開發(fā)，驅(qū)動技術(shù)迭代。
工程實現(xiàn)與質(zhì)量保障：編寫高性能、可維護的代碼，負責(zé)AI模塊的詳細設(shè)計、開發(fā)測試、部署上線及性能監(jiān)控，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可擴展性，并輸出高質(zhì)量技術(shù)文檔。
二、任職要求
學(xué)歷與經(jīng)驗：計算機科學(xué)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，具備5年及以上軟件開發(fā)或AI系統(tǒng)構(gòu)建經(jīng)驗，有大型互聯(lián)網(wǎng)或軟件公司復(fù)雜項目背景者優(yōu)先。
編程與算法基礎(chǔ)：精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架。具備扎實的編程能力、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)，以及良好的軟件工程實踐。
AI專項技術(shù)能力：
具備大語言模型（LLM）的實際應(yīng)用與調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，熟練掌握Prompt Engineering、RAG、主流Agent開發(fā)框架（如LangChain、AutoGen）。
擁有知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用、智能問答系統(tǒng)、NLP文本分析等相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
具備機器視覺相關(guān)項目經(jīng)驗，包括但不限于模型訓(xùn)練、微調(diào)及部署應(yīng)用。
工程實踐與工具：熟悉Git、Docker、CI/CD等開發(fā)運維工具鏈，具備利用AI編程助手（如GitHub Copilot）提升開發(fā)效率的經(jīng)驗，注重代碼規(guī)范、系統(tǒng)設(shè)計與工程質(zhì)量。