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主要職責(zé):
1.設(shè)計(jì)和實(shí)施AI服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，使我們的不同人工智能功能與內(nèi)部應(yīng)用程序無縫集成
2.利用基礎(chǔ)大模型，用行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)和對(duì)齊，設(shè)計(jì)和構(gòu)建具有特定功能的人工智能代理
3.為內(nèi)部特定使用場景開發(fā)專業(yè)垂直的內(nèi)部模型
4.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)設(shè)施，以收集、篩選、存儲(chǔ)和處理來自各種來源的數(shù)據(jù)
5.完善我們的數(shù)據(jù)集，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和相關(guān)性，并制定數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略
?資格：
1. 學(xué)習(xí)與探索能力
快速學(xué)習(xí)新技術(shù)：能在 1–2 周內(nèi)掌握一個(gè)新模型/框架并應(yīng)用到業(yè)務(wù)。
開源生態(tài)敏銳度：熟悉 HuggingFace、LangChain、RAG、向量數(shù)據(jù)庫（Pinecone、Milvus），懂得如何拼裝。
能結(jié)合 API 服務(wù)（OpenAI、Anthropic、Claude、Google Vertex AI） 與 自建模型，做 混合架構(gòu)。
2. 資源整合與系統(tǒng)設(shè)計(jì)
有“工程師 + 產(chǎn)品經(jīng)理”的思維：能定義業(yè)務(wù)問題，然后選擇“買/用/建”最優(yōu)解。
能整合：
現(xiàn)成 SaaS（客服機(jī)器人、推薦引擎、BI 工具）；
開源框架（LangChain、Haystack、Autogen）；
內(nèi)部系統(tǒng)（ERP、CRM、財(cái)務(wù)系統(tǒng)）。
有能力搭建“AI 工具鏈”：比如知識(shí)庫、工作流自動(dòng)化（Agent）、跨部門協(xié)同工具。
3. 系統(tǒng)落地與規(guī)?；?br>不僅會(huì)寫代碼，還會(huì)思考 規(guī)?；瘑栴}：
成本優(yōu)化（API 調(diào)用成本 vs 自訓(xùn)練模型成本）；
多語言、多地區(qū)部署（跨境電商特點(diǎn)）；
合規(guī)與數(shù)據(jù)安全（客戶隱私、支付數(shù)據(jù)）。
能把一個(gè) PoC 做成一個(gè)可擴(kuò)展的 AI 平臺(tái)，服務(wù)多個(gè)部門。
4.做過從 0 → 1 → N 的落地過程（有主導(dǎo)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)）。
能展示至少一個(gè) 跨部門級(jí)別的 AI 系統(tǒng)落地案例（比如客服機(jī)器人覆蓋上千客戶/天，或預(yù)測系統(tǒng)減少 20% 庫存積壓）。
加分項(xiàng)：
在 電商/零售/供應(yīng)鏈金融 有過 AI 落地經(jīng)驗(yàn)；
參與或主導(dǎo)過 AI 平臺(tái)/Agent 系統(tǒng) 的建設(shè)，而不只是單點(diǎn)應(yīng)用；
有管理或指導(dǎo) junior 工程師的能力，可以帶小團(tuán)隊(duì)。