崗位職責(zé)
1.AI技術(shù)選型與工程化落地
?業(yè)務(wù)場景深度解析：結(jié)合非標(biāo)自動(dòng)化行業(yè)特性與業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，拆解AI應(yīng)用場景（如流程自動(dòng)化、知識(shí)管理等），明確技術(shù)可行性邊界，輸出《AI技術(shù)選型建議書》；
?模型工具鏈搭建：主導(dǎo)AI模型選型（如大模型微調(diào)、RAG框架、Agent工具鏈），設(shè)計(jì)模型訓(xùn)練/推理/部署全鏈路技術(shù)方案，確保技術(shù)架構(gòu)與業(yè)務(wù)需求匹配（如低延遲推理、高并發(fā)支持）；

?多模態(tài)文檔處理：開發(fā)多模態(tài)助手（如PDF/表格/掃描件解析），集成OCR、知識(shí)圖譜、向量檢索技術(shù)，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理。

2.AI產(chǎn)品全生命周期技術(shù)管理
?0-1產(chǎn)品工程化：從需求分析到上線交付，主導(dǎo)AI產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)（如微服務(wù)化、容器化部署），編寫技術(shù)PRD與系統(tǒng)設(shè)計(jì)文檔；
?知識(shí)庫工程化：構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫系統(tǒng)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、存儲(chǔ)、檢索全流程，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資產(chǎn)的高效管理與復(fù)用；
?AI Agent開發(fā)：設(shè)計(jì)Agent工作流引擎，集成LLM、工具調(diào)用、RAG，開發(fā)可擴(kuò)展的Agent框架。

3.AI效果量化與持續(xù)優(yōu)化
?指標(biāo)體系構(gòu)建：定義AI產(chǎn)品核心指標(biāo)（如檢索準(zhǔn)確率、響應(yīng)延遲、推理成本），實(shí)現(xiàn)效果可量化、問題可溯源；
?模型性能調(diào)優(yōu)：通過對(duì)抗訓(xùn)練、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型蒸餾等技術(shù)優(yōu)化模型效果（如誤判率降低30%），平衡精度與資源消耗；

任職要求
1.技術(shù)能力
?AI工程化：熟悉Lang Chain、Llama Index等AI工具鏈，掌握模型部署優(yōu)化技術(shù)；
?系統(tǒng)架構(gòu)：具備微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，熟悉容器化部署，熟練使用Redis/MongoDB等中間件；
?數(shù)據(jù)處理：熟練使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程，掌握數(shù)據(jù)庫優(yōu)化技巧。

2.業(yè)務(wù)理解
?具備快速學(xué)習(xí)能力，能迅速熟悉至少非標(biāo)自動(dòng)化領(lǐng)域某具體業(yè)務(wù)流程，并能與業(yè)務(wù)部門溝通痛點(diǎn)，快速定位AI賦能場景；
?具備產(chǎn)品商業(yè)化思維，能將技術(shù)方案轉(zhuǎn)化為可落地的商業(yè)產(chǎn)品。

3.工程經(jīng)驗(yàn)
?主導(dǎo)過至少1個(gè)AI產(chǎn)品從0到1的全流程開發(fā)；

4.軟性素質(zhì)
?強(qiáng)技術(shù)溝通能力，能向非技術(shù)團(tuán)隊(duì)清晰解釋技術(shù)方案；
?自驅(qū)力強(qiáng)，能獨(dú)立解決復(fù)雜技術(shù)問題（如長尾場景優(yōu)化、多模型協(xié)同）。