岗位描述
岗位职责:
负责LLM应用与Agent系统,设计并实现基于大语言模型的企业级应用,包括 RAG检索增强生成系统、多智能体协作工作流、MCP 协议工具调用链路,构建面向不同业务岗位的"数字员工";
NLP与语义理解:开发意图识别、实体抽取、自然语言转SQL(NL2SQL)等核心能力,服务于ChatBI数据查询、知识库问答、智能路由等场景;
参与工业视觉检测模型的选型、训练与优化,覆盖电池片缺陷检测(EL/正检/背检)、组件巡检等制造场景,有视觉AI经验加分;
参与企业AI平台的整体技术架构设计,涵盖Agent注册中心、MCP网关、记忆中心、知识库引擎、模型推理服务等核心组件的规划与演进;
设计和实现与 MES、SAP、Salesforce 等核心业务系统的数据对接管道,构建结构化与非结构化数据的统一处理能力;
负责大模型在私有化环境下的部署与推理优化(vLLM/TensorRT-LLM/量化方案),参与 GPU 算力资源的管理与调度策略设计;
任职要求:
硕士及以上学历,3年以上AI/算法工程相关经验;
精通Python,熟悉异步编程、并发模型,具备良好的工程化习惯(类型注解、单元测试、日志规范);
至少有一个完整的 LLM 应用落地项目经验(RAG系统、Agent框架、对话系统等),熟悉LangChain/LangGraph/LlamaIndex 等主流框架;
具备传统机器学习算法的扎实功底(XGBoost/LightGBM/随机森林/SVM等),有实际项目中完成过从特征工程、模型训练、评估到上线的全流程经验;理解时序预测、异常检测、分类/回归等任务在工业场景中的应用方式;
具备独立设计中等复杂度系统架构的能力,理解微服务、事件驱动、消息队列等常见架构模式,能画清楚一张架构图;
有 制造业/工业领域 AI应用经验(MES系统集成、工业视觉、预测性维护、质量管理).