ai开发工程师岗位职责

工作职责：1.领域学习与理解：在领域专家指导下，逐步学习相控阵天线设计、仿真、测试等环节，理解业务痛点，参与开发能辅助专业工作的AI Agent。
2.核心模块研发：参与领域知识库RAG系统、Agent工具交互、多轮对话引擎等模块的开发与优化。
3.需求落地协作：协助将业务需求转化为技术方案，参与原型开发与迭代，逐步建立领域与技术的双向理解能力。
任职资格：1.计算机、数学、统计、人工智能等相关专业本科及以上学历。
2.扎实的Python编程基础，熟悉SQL，具备良好的代码规范和工程意识。
3.了解机器学习基本概念，对PyTorch等深度学习框架有基础认知（课程项目、自学实践均可）。
4.强烈的学习意愿和自驱力——这是本岗位*核心的要求，你需要有快速掌握陌生领域知识的能力和意愿。
5.良好的沟通能力和团队协作精神，愿意与非技术背景的领域专家深度合作。
6.接触过LangChain、向量数据库、模型微调等Agent相关技术优先。
7.有将AI应用于工业、科研等垂直领域的学习或实践经历优先。

工作职责：我们致力于使用前沿技术打造优秀的大模型产品体验。作为后端研发工程师，您将参与大模型工程Agent等关键领域，包括但不限于:
1、智能体建设：负责大语言模型相关工具和平台的后端研发工作，包括大模型Agent 评估、AI Coding评估、MCP市场、知识库、RAG、Agent运行时环境等。与跨部门团队密切合作，共同推动大模型核心架
构和生态系统的发展。
2、业务场景支持:为AI搜索、虚拟人、AIGC(AI生成内容)、RAG等业务场景设计大语言模型解决方案。高效支持大模型产品的高频迭代需求，深入理解业务需求，技术驱动赋能业务增长。
3、性能优化与稳定性保障:负责大模型在线服务的性能优化和稳定性保障工作。通过多视角挖掘系统性能瓶颈，持续优化性能;同时确保产品高SLA(服务级别协议)，并设计全系统的降级保障方案。
4、工具与平台设计:设计高度可扩展的工具、平台和解决方案，显著提升建设和部署效率，以支撑业务的快速增长。
5、技术前沿探索:关注后端和大模型领域的前沿技术，跟踪业内*新研究进展和应用趋势，提出创新思路和方向。
任职资格：1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化相关专业，3 年及以上后端或大模型应用后端开发经验。
2. 精通 Python，熟练掌握 Go 或 Java；具备异步编程、高并发、分布式任务调度、接口设计与性能优化能力。
3. 熟悉 LLM Agent 原理与工程实现，包括对话管理、Prompt、Tool Calling、Memory、上下文裁剪、多步任务状态机。
4. 有线上 Agent 或带副作用工作流系统经验，能独立处理工具误调用、循环调用、超时、部分失败、任务恢复与紧急停止。
5. 熟练使用 LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Dify、Eino、Langfuse 中至少一种，能判断框架边界并完成核心运行时设计。
6. 深度掌握 RAG 工程化落地，有知识库从建设到调优的完整经验；熟悉文档解析、分块、向量检索、重排序、问答生成。
7. 熟练使用 Milvus、Qdrant、Elasticsearch 中至少一种，具备海量文档检索、数据治理与性能调优经验。
8. 熟悉大模型 API 调用、流式输出、多轮对话、多模型路由、限流降级与成本控制。
9. 熟悉 Linux、Git、Docker；具备完整的开发、上线、运维与问题排查经验。

优先加分项：
1. 有文献平台、企业知识库、SOP 管理或实验数据平台从 0 到 1 落地经验。
2. 有知识权限、文档增量更新、引用级溯源、Agent 评测体系建设经验。
3. 有工作流编排、MCP、Tool Gateway、多模态文档解析经验。
4. 有大规模 Agent 系统或 LLM 网关稳定性与可观测建设经验。

工作职责：企业内部业务系统智能化建设及改造，进行自研大模型应用开发，同时覆盖研、产、供、销、服全场景AI能力搭建，负责信息化系统开发建设、RAG知识库、智能体、大模型接口封装、业务系统AI模块开发与集成落地，打通大模型与集团自研、各业务中台数据链路。
1、企业级RAG向量知识库搭建与优化：
搭建集团各业务知识库，完成文档解析、文本切片、向量化存储、检索链路开发；针对产品资料做检索增强生成优化，提升问答、分析准确率，优化召回、重排逻辑。
2、Agent开发与业务系统集成：
开发面向各业务的业务智能Agent，实现自然语言查询数据、自动生成报表等；设计插件体系，完成Agent与、BI、ERP等系统的接口对接，实现跨系统数据调用与任务自动化。
3、大模型服务化与工程化落地：
封装统一AI服务网关，统一管理大模型调用、鉴权、限流、日志监控、成本统计；开发Promp工程管理工具、模型效果评估工具，建立AI应用性能、准确率、安全监控告警体系；优化并发响应速度、降低模型调用成本。
4、多系统AI模块集成开发：
配合产品经理、平台架构负责人，完成AI能力嵌入自研系统；同步支撑售后、办公场景AI需求，统一沉淀可复用AI组件库。
5、技术调研与落地优化：
持续跟踪大模型、向量数据库、Agent前沿技术，调研私有化部署、轻量化微调方案；解决AI应用生产环境稳定性、幻觉、数据安全、权限隔离等问题；输出技术方案、开发文档、运维手册。
6、数据安全与AI合规管控：
设计AI数据隔离机制，客户、财务等数据敏感信息脱敏、权限管控，保障客户商业数据、海外客户数据使用合规，建立大模型输出内容审核机制。
7、系统建设及变更：
负责等信息化系统的常规开发及变更，配合产品经理完成产品的建设，深入研究业务域信息化系统的技术功能与产品逻辑，持续优化系统瓶颈问题，提升用户体验，减少运维数量。
任职资格：1、熟练掌握Python/Java至少一门主力开发语言，掌握SpringBoot/FastAPI等Web开发框架；熟悉Oracle、Redis，熟练使用主流向量数据库（Milvus/Chroma/Pinecone）；
2、精通大模型应用开发流程：Prompt调优、RAG检索增强、Agent编排、API服务封装；做过业务知识库、智能问答、文档抽取类落地项目；
3、了解LangChain、LangGraph、Dify等AI应用开发框架，能够进行Agent完整开发；
4、了解OCR、文本分类、实体抽取等NLP技术，能做简单数据标注与效果调优；
5、了解Docker、k8s容器化部署、AI服务运维监控，有私有化大模型对接经验。