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Python智能體開(kāi)發(fā)工程師招聘要求
【崗位職責(zé)】
1. 框架運(yùn)用：
（1）熟悉LangChain、LangGraph等大語(yǔ)言模型應(yīng)用框架，有實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
（2）React: 熟練使用React進(jìn)行復(fù)雜的前端應(yīng)用開(kāi)發(fā)。能夠使用React構(gòu)建高性能的交互式用戶界面。
（3）Vite: 了解Vite作為現(xiàn)代前端構(gòu)建工具的使用，能夠利用Vite提高項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)和構(gòu)建速度。
（4）React Flow: 具有使用React Flow進(jìn)行流程編排組件開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗(yàn)，能夠利用該庫(kù)構(gòu)建直觀的流程可視化界面，如工作流程、數(shù)據(jù)流圖等。
2. 大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)：負(fù)責(zé)將大模型技術(shù)與具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度融合，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)創(chuàng)新應(yīng)用，推動(dòng)前沿技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的落地實(shí)施。
3. 知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與RAG應(yīng)用：收集整理業(yè)務(wù)領(lǐng)域的核心信息，構(gòu)建高效的知識(shí)庫(kù)，開(kāi)發(fā)并優(yōu)化RAG（Retrieval-Augmented Generation）應(yīng)用，提升模型對(duì)特定領(lǐng)域知識(shí)的理解與生成能力。
4. Agent系統(tǒng)研發(fā)：研究并搭建基于大模型的單Agent及多Agent系統(tǒng)，探索其在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中的自主規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行。
5. 模型擴(kuò)展技術(shù)研究：深入研究RAG、Agent等前沿大模型擴(kuò)展技術(shù)，解決大模型幻覺(jué)、知識(shí)時(shí)限性、能力不足等問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)建知識(shí)增強(qiáng)、代碼解釋器、插件或函數(shù)自主調(diào)用等模型擴(kuò)展工具，推動(dòng)大模型可落地應(yīng)用。
6. 模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)：承擔(dān)大模型的訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)和調(diào)優(yōu)工作，包括但不限于Prompt工程、大模型二次預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)訓(xùn)練，提升大模型的實(shí)際應(yīng)用能力。
7. 跨部門(mén)協(xié)作：與產(chǎn)品、設(shè)計(jì)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，確保AI技術(shù)與產(chǎn)品需求的一致性，推動(dòng)跨部門(mén)的技術(shù)分享和知識(shí)傳遞。
【任職資格】
1. 學(xué)歷與工作經(jīng)驗(yàn)：計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。
2. 技術(shù)專長(zhǎng)：
掌握Transformer基本原理，熟悉BERT/T5/GPT/LLama等語(yǔ)言模型的結(jié)構(gòu)和原理。
熟練掌握Prompt工程原理，能運(yùn)用Prompt解決復(fù)雜問(wèn)題。
具有大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有RAG、NL2SQL、ChatBI、NL2API、Agent等模塊研發(fā)與應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
熟悉至少一種編程語(yǔ)言（如Python、Java），能夠獨(dú)立完成腳本編寫(xiě)和調(diào)試，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和實(shí)驗(yàn)。
3. 溝通與協(xié)作能力：出色的溝通表達(dá)與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能與跨部門(mén)團(tuán)隊(duì)緊密配合，共同推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)程。
4. 自我驅(qū)動(dòng)：強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)熱情與問(wèn)題解決能力，緊跟LLM技術(shù)前沿，積極探索其在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的創(chuàng)新應(yīng)用。
【加分項(xiàng)】
1. 大模型應(yīng)用技巧：深入理解大模型在文本嵌入、工具調(diào)用、多輪對(duì)話、RAG、Agent及workflow應(yīng)用中的技術(shù)細(xì)節(jié)與最佳實(shí)踐。
2. 調(diào)優(yōu)能力：擅長(zhǎng)優(yōu)化大模型調(diào)用效率，特別是在工具與數(shù)據(jù)處理方面，有實(shí)際的成功案例。
3. 語(yǔ)義理解與檢索：精通文本嵌入與語(yǔ)義檢索技術(shù)，能夠熟練操作向量數(shù)據(jù)庫(kù)，提升信息檢索的準(zhǔn)確度與速度。