锦鲤求职

度小满金融

AI开发工程师(大模型中转方向)

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岗位描述

岗位职责
## 一、工作职责
1. 负责主流大模型的接入、适配、评测与应用落地,包括 GPT、Claude、DeepSeek、通义、文心等模型,深入理解不同模型在能力、参数、协议、上下文、Token 及输出格式方面的差异。
2. 负责大模型应用方案设计与开发,包括 Prompt 设计、上下文管理、结构化输出、Function Calling、Tool Use、模型编排及异常处理。
3. 负责模型效果评测体系建设,设计离线评测集、业务指标和回归测试方案,对模型准确率、召回率、幻觉率、稳定性、响应速度及调用成本进行持续分析。
4. 负责模型线上运行问题排查,包括模型不可用、响应异常、流式输出中断、参数不兼容、上下文超限、调用超时及上下游错误等问题,并推动解决方案落地。

岗位要求
## 二、任职要求
### 1. 硬性要求
1. 本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、大数据、金融工程等相关专业,具有 3 年及以上大模型应用、模型接入或 AI 工程研发经验。
2. 熟练掌握主流大模型 API 接入、适配及业务应用开发,大模型效果评测、模型选型和 Prompt 优化;
3. 熟练使用 Python,熟悉 FastAPI、Flask 等开发框架,具备大模型应用工程化开发能力;熟悉 Go 或 Java 者优先。
4. 熟悉 OpenAI、Anthropic 等主流模型 API,理解 Chat、Embedding、图片、音频、视频等模型调用方式及常用参数。
5. 理解 temperature、max_tokens、top_p、上下文窗口、Token 计算、流式输出、结构化输出、工具调用等大模型基础概念。
6. 熟悉 Prompt Engineering、RAG、向量检索、Function Calling、Agent 等至少两类技术,并有真实项目落地经验。
7. 具备模型效果评测和问题分析能力,能够设计测试样本、评测指标和模型回归方案,并根据结果定位模型或应用链路问题。
8. 了解模型调用成本、Token 用量、服务延迟、成功率和稳定性等指标,能够在模型效果、调用成本和用户体验之间进行合理权衡。

### 2. 优先条件
1. 有大模型 API 聚合、模型路由平台项目经验。
2. 有 GPT、Claude、DeepSeek、通义、文心等多个模型的实际对比、选型和接入经验。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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