岗位描述
岗位定位
负责公司 AI 应用体系的架构设计与落地,围绕大模型、AI Agent、RAG、知识库、工作流自动化、多模态和企业系统集成等方向,构建可复用、可扩展、可评估的 AI 应用解决方案,推动 AI 能力在业务场景中的规模化应用。
岗位职责
负责企业级 AI 应用架构设计,包括大模型接入、RAG架构设计与优化、Agent 工作流、工具调用、权限体系、数据闭环、评测体系等核心模块设计。
负责 AI Agent 平台能力建设,包括 Planning、Memory、Tool Use、Multi-Agent、任务编排、上下文管理、失败重试与执行追踪等。
结合业务场景,设计并落地AI 应用方案,推动大模型与企业内部系统集成。
建立 AI 应用的效果评估体系,包括准确率、召回率、幻觉率、响应时延、用户满意度、任务完成率、成本消耗等指标。
跟踪主流大模型、Agent 框架和 AI 工程化技术趋势,评估并引入适合公司的技术方案。
指导研发团队完成 AI 应用工程落地,参与关键模块设计、技术选型、代码评审和性能优化。
沉淀 AI 应用架构规范、最佳实践、技术文档和可复用组件,提升团队整体 AI 工程能力。
任职要求
本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学等相关专业优先。
5 年以上软件研发或架构经验,至少 1 年以上大模型 / AI 应用 / Agent / RAG 相关实践经验。
熟悉主流大模型能力与应用方式,如 GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek、Llama 等,有实际项目落地经验。
熟悉 LLM 应用开发链路,包括 Prompt Engineering、Function Calling / Tool Use、RAG、Embedding、向量数据库、模型评测、LLMOps 等。
熟悉至少一种后端语言或技术栈,如 Python、Go,具备良好的系统设计和工程实现能力。
熟悉微服务、分布式系统、API 网关、消息队列、缓存、数据库、权限体系等企业级应用架构。
具备复杂业务场景抽象能力,能够从业务目标出发拆解 AI 应用方案,并推动从 Demo 到生产级系统落地。
具备良好的技术判断力,能够在效果、成本、性能、安全性和可维护性之间做合理权衡。
具备良好的沟通协作能力。
加分项
有 AI Agent 平台、智能体编排平台、企业知识库、智能客服、AI Copilot、AI 数据分析助手等项目经验优先。
熟悉 LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel 等框架或平台优先。
熟悉向量数据库或搜索技术,如 Milvus、pgvector、Elasticsearch、OpenSearch、FAISS 等优先。
有模型微调、LoRA、SFT、模型蒸馏、私有化部署、推理加速经验优先。
岗位亮点
深度参与公司 AI 应用体系从 0 到 1 的架构建设。
有机会主导 AI Agent、RAG、企业 Copilot 等核心 AI 产品方向。
技术空间大,重视工程落地,也鼓励前沿技术探索。
直接面向真实业务场景,推动 AI 在组织内部形成可量化价值。
我们希望你是
既懂 AI 技术趋势,也懂工程落地;既能做架构设计,也能深入关键实现;能把大模型能力转化成真正可用、可靠、可持续迭代的企业级 AI 应用。