AI应用场景开发工程师8407

工作职责
本岗位面向优秀应届硕士毕业生，聚焦大模型、人工智能技术在企业工作场景中的落地，主打AI应用场景的开发与场景创新。将在资深AI研发工程师带领下深度参与企业智能办公、智能客服、行业数字化、多模态交互、AI工具平台等场景的需求拆解、方案设计、功能开发、落地迭代全流程。岗位重点培养AI场景思维、工程落地能力和业务创新能力，打通AI技术与产业场景的落地壁垒。

【岗位职责】

1. AI应用场景方案设计：对接业务需求，拆解行业AI应用场景痛点，结合大模型、多模态AI、智能推理等技术能力，设计轻量化、可落地的AI应用解决方案，输出场景设计方案、技术实现文档、交互逻辑规范。

2. AI应用功能开发落地：基于开源大模型、API服务、AI框架，开展AI应用层功能开发，包括Prompt工程、RAG检索增强生成、智能Agent、知识库问答、多模态内容生成、AI自动化工具等核心模块的开发与迭代。

3. 场景适配与优化迭代：针对不同业务场景，完成AI模型微调适配、参数调优、检索策略优化，解决AI应用落地过程中的幻觉问题、响应速度慢、准确率不足、场景适配性差等问题，提升产品落地效果与用户体验。

4. AI工具与平台迭代：参与公司AI应用中台、智能工具平台、私有化AI部署系统的研发与优化，沉淀通用AI场景组件、复用工具类、标准化落地流程，利用AI技术持续提升公司业务团队的交付效率和质量。

5. 技术调研与场景创新：持续跟进国内外大模型、AIGC、智能Agent、多模态AI等前沿技术，调研新兴AI落地场景，结合业务现状输出技术调研报告与场景创新方案，推动AI技术业务化、产品化落地。

6. 项目交付与技术沉淀：参与AI场景项目的研发攻坚、联调测试、上线交付与运维支撑，完成项目复盘与技术沉淀，梳理标准化AI应用落地流程与规范。

工作要求
1. 硕士及以上学历，人工智能、计算机、软件工程、数据科学等相关专业优先。

2. 专业基础与编程能力（优先）

理论基础：精通机器学习、深度学习、NLP、CV等核心算法原理，熟悉主流AI技术架构。

开发技能：精通 Python/JavaScript/TypeScript，具备扎实的工程化落地与接口开发能力；熟悉 Vue/React 等前端框架，能完成AI全栈应用开发者

3. 大模型与AI应用实战（优先）

核心技术：熟练掌握 Prompt工程、RAG（检索增强生成）、向量数据库、智能Agent 等主流大模型应用技术。

落地经验：具备大模型API调用、私有化部署、模型轻量化微调及量化部署经验；有 AIGC场景落地、知识库搭建、多模态应用 等项目、科研或竞赛经验者。

4. 具备优秀的需求拆解、方案设计及技术文档撰写能力，能独立主导AI场景从0到1的落地优先。

5. 逻辑清晰，性格开朗，拥有良好的沟通协作与抗压能力，具备创新意识和快速自主学习能力。