高級人工智能工程師

崗位名稱：大模型應用開發工程師(全棧方向)

崗位職責:
AI應用原型與全棧開發：根據產品需求，快速構建可交互的AI應用原型。獨立承擔后端邏輯開發（使用Python、Flask/FastAPI等框架）及前端界面實現（采用Streamlit/Gradio等工具），完成端到端的全棧開發流程。

工作流與Agent系統構建：基于LangChain/LangGraph進行多步驟、有狀態的Agent設計與開發，構建具備任務規劃、工具調用和多輪對話管理能力的工作流系統，以支持復雜業務場景的自動化處理。

核心RAG系統搭建與優化：主導RAG（檢索增強生成）系統的整體設計與落地實施。負責非結構化數據的清洗與處理，向量化方案的評估與部署（如FAISS/Chroma），并持續迭代提升檢索精度與生成質量。

低代碼平臺經驗遷移：結合在Coze/Dify等平臺的實際項目經驗，高效打造AI原生應用，提煉通用模式并轉化為可復用的技術架構或組件，提升團隊開發效率。

模型與服務部署：負責AI應用的線上部署與運維保障，確保服務穩定性和響應性能。開展模型優化工作（如量化壓縮、推理加速），在資源成本與用戶體驗之間實現有效平衡。

任職要求:
核心必備項(必須滿足):
獨立項目經驗：至少主導過一個從零開始并完整落地的全棧AI應用項目，能夠清晰說明項目的整體技術架構、關鍵實現過程及最終成果表現。

核心框架與技術棧：熟練掌握Python編程語言，深入理解LangChain/LlamaIndex等主流AI開發框架。具備獨立搭建RAG系統的能力，而非僅限于調用已有模塊。熟悉Streamlit/Gradio等快速原型工具，能獨立完成輕量級Web前端開發。

應用構建平臺經驗：在Coze/Dify/aiflow等低代碼或無代碼AI平臺上具有實際開發或深度使用經歷，理解其內部工作流機制與Agent設計理念。

計算機基礎：本科及以上學歷，計算機或相關專業背景，具備良好的數據結構、算法設計和網絡基礎知識。

優先考慮項(加分項):
具備LangGraph實際項目落地經驗者優先。
有ToC類產品或SaaS類工具開發背景者優先。
熟悉Milvus/Weaviate等企業級向量數據庫，并掌握Elasticsearch的使用方法。
了解模型量化技術（如GGML/AWQ）和推理加速方案（如vLLM/TensorRT-LLM）。
掌握Docker容器化技術，熟悉基本的云環境部署流程。