崗位職責(zé):
1.AI應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化:基于大語言模型(LLM)開發(fā)AI應(yīng)用,包括但不限于智能問答、文檔解析、數(shù)據(jù)分析等場景,優(yōu)化提示詞(Prompt Engineering)設(shè)計(jì)及模型微調(diào)策略。
2.大模型能力集成與落地:利用API或開源模型(如QWEN、DEEPSEEK等)實(shí)現(xiàn)文檔解析、知識(shí)檢索、智能決策等功能,確保技術(shù)方案高效落地業(yè)務(wù)場景。
3.MCP工具開發(fā)與維護(hù):開發(fā)及維護(hù)模型控制平臺(tái)(MCP)工具鏈,支持模型部署、監(jiān)控、性能調(diào)優(yōu)及自動(dòng)化流程構(gòu)建。
4.數(shù)據(jù)處理與算法適配:設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)及評(píng)估流程,結(jié)合業(yè)務(wù)需求適配算法模型,提升AI應(yīng)用的準(zhǔn)確性與魯棒性。
5.技術(shù)調(diào)研與協(xié)作:跟蹤AI領(lǐng)域前沿技術(shù)(如Agent、RAG等),與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作,推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與場景拓展。
任職要求:
1.專業(yè)知識(shí)
AI/大模型技術(shù):熟悉大語言模型(LLM)原理及應(yīng)用,掌握Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning等技術(shù),了解主流模型(如Qwen、Deepseek等)。
編程能力:熟練掌握Python,熟悉LangChain、DIFY等AI開發(fā)框架,具備API開發(fā)及優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
數(shù)據(jù)處理:了解NLP基礎(chǔ)技術(shù)(如文本解析、向量化檢索),熟悉SQL或NoSQL數(shù)據(jù)庫,能處理結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
2.業(yè)務(wù)技能
AI應(yīng)用落地能力:能結(jié)合業(yè)務(wù)需求(如智能問答、文檔分析)設(shè)計(jì)高效AI解決方案。
工具開發(fā)經(jīng)驗(yàn):有MCP或AI中臺(tái)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,熟悉模型部署、監(jiān)控及性能優(yōu)化。
跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作:能與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)高效溝通,推動(dòng)技術(shù)方案落地。
3.工作經(jīng)驗(yàn)
2年以上AI應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn),有LLM相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)歷優(yōu)先。
4.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
獨(dú)立或主導(dǎo)過AI應(yīng)用項(xiàng)目(如智能客服、知識(shí)庫問答、數(shù)據(jù)分析工具等),熟悉完整開發(fā)流程。
5.其他要求:
具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神和溝通能力;
能夠承受工作壓力,按時(shí)完成工作任務(wù);
對(duì)工作認(rèn)真負(fù)責(zé),具備良好的職業(yè)道德和職業(yè)操守。