AI quality data engineer（XC）

岗位职责

1. 数据平台建设：参与质量业务数据仓库的建设与治理，为 AI 应用提供可靠的数据支撑（数据建模、ETL、数据质量）。

2. AI Agent 与智能审核：参与内部 AI Agent 与基于 RAG 的智能审核应用建设（Agent

Harness、工具调用、代码执行沙盒、RAG 检索）。

3. LLM 路由与成本管理：参与多模型统一接入与路由体系建设，跟踪并优化 AI 使用成本（LiteLLM、Token 成本追踪）。

4. 应用交付与上线：参与

AI

应用的容器化部署与持续交付，推动服务稳定上线（Docker、CI/CD）。

5. 业务赋能：主动发现业务痛点、寻找提效切入点，推动 AI 方案落地并持续跟踪效果。

6. 前沿技术探索：跟踪大模型与 AI 领域的新进展，探索其在质量场景中的应用方向。

任职要求

1. 专业背景：人工智能、数据科学、计算机科学等相关专业，硕士学历优先，应届生优先。

2. 数据能力：了解数据仓库与数据处理基本概念（数据建模、ETL、SQL），具备数据异常发现、质量监控与稳定处理的能力。

3. AI 技术储备：了解 LLM 基本原理，对 Agent

Harness、工具调用、代码执行沙盒、RAG、Prompt Engineering 等有基本认知。

4. 工程能力：熟练使用 Python，熟悉 Git、Linux，了解 Docker 与 CI/CD 者优先。

5. Vibe Coding：熟练使用 AI 辅助编程工具（如 Cursor、Claude Code），习惯 AI 驱动的开发方式，追求高效交付。

6. 软性素质：对技术探索与知识分享有热情，乐于沟通协作；具备良好的学习能力，能将想法快速验证并推动落地；理解企业内部

AI

应用的合规要求，具备数据隐私与信息安全意识。