AI 应用研发工程师

面向企业真实业务场景，负责 AI 应用从需求分析、技术设计、研发交付到生产运维的完整闭环。我们需要能把大模型能力建设成稳定、可维护、可持续迭代产品的应用研发工程师。

岗位职责

负责企业内部 AI 应用的端到端研发，涵盖技术方案、前后端开发、模型接入、数据处理、系统集成、测试部署及上线维护。

结合业务场景，运用大模型、Agent、RAG、Tool Calling、MCP、工作流编排等技术，建设可实际落地的 AI 产品。

负责 AI 与 RPA、业务系统、数据库及第三方接口的集成，形成"理解任务—获取数据—执行操作—返回结果"的完整业务闭环。

与产品经理协同完成需求澄清与技术评估，明确数据条件、技术边界、工作量及交付周期。

建立 AI 应用评测机制，沉淀标准问题集、校验规则及回归案例；持续优化准确性、稳定性、响应速度与调用成本。

建设人工复核、规则校验、模型降级与异常兜底机制，确保 AI 输出安全可控。

按研发规范完成代码管理、Code Review、自动测试、CI/CD、监控及版本发布；参与公共能力建设，沉淀可复用组件。

任职要求

本科及以上学历，计算机、软件工程、信息系统等相关专业优先。

3-5 年研发经验，具备扎实的软件开发基础，熟练掌握 Python、TypeScript/JavaScript 等至少一种主力语言。

具备 Web 全栈开发能力，熟悉前后端交互、API 设计、数据库、鉴权、缓存、异步任务、日志及异常处理。

熟悉 PostgreSQL、MySQL 等至少一种关系型数据库，能独立完成表结构设计、数据查询及常见性能排查。

熟悉至少一种主流大模型 API，有结构化输出、Function/Tool Calling、上下文管理、RAG、Agent 或工作流编排的实际项目经验。

日常使用 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具，能高效完成任务拆解、代码审查、测试验证与问题定位。

具备基本工程化能力，熟悉 Git、单元/接口测试、CI/CD、日志监控及版本发布流程。

理解模型幻觉、数据泄漏、提示注入、调用成本等 AI 应用常见风险，具备工程化应对意识。

较强的学习能力与业务理解能力，能独立推进问题，结果导向。