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崗位職責(zé):
1、參與基于開源?語?模型（如 Qwen、DeepSeek等）?向真實(shí)業(yè)務(wù)場景的 AI 應(yīng)?系統(tǒng)開發(fā)，包括但不限于知識問答、內(nèi)容?成、數(shù)據(jù)分析等具體功能模塊；
2、承擔(dān) RAG（檢索增強(qiáng)?成）系統(tǒng)的端到端開發(fā)與持續(xù)優(yōu)化，涵蓋知識庫構(gòu)建、?結(jié)構(gòu)化?檔解析（PDF/Word等）、?本分塊策略、向量索引、混合檢索（BM25 + 向量）、重排序（Rerank）及?成質(zhì)量提升；
3、參與 Agent 架構(gòu)相關(guān)功能開發(fā)，包括?具調(diào)?（Function Calling）、任務(wù)分解、記憶管理或多智能體協(xié)作中的具體組件實(shí)現(xiàn)；
4、協(xié)同其他團(tuán)隊(duì)，將?模型能?集成到企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)（如 CRM、ERP、知識庫、數(shù)據(jù)庫）中，完成指定功能模塊的對接與聯(lián)調(diào)；
5、通過 Prompt Engineering、模型微調(diào)（LoRA/QLoRA）或評估優(yōu)化（如 RAGAS），提升所負(fù)責(zé)模塊的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性；
6、參與模型服務(wù)封裝（FastAPI/Flask）、容器化部署（Docker）及性能監(jiān)控，保障所開發(fā)模塊的可?性與響應(yīng)效率；
7、編寫清晰的技術(shù)?檔，沉淀?程規(guī)范與最佳實(shí)踐，推動(dòng)團(tuán)隊(duì) AI 應(yīng)?開發(fā)能?標(biāo)準(zhǔn)化。
任職要求：
1、學(xué)歷：計(jì)算機(jī)、軟件?程、??智能或相關(guān)專業(yè) 本科及以上學(xué)歷，須提供畢業(yè)院校信息；
2、經(jīng)驗(yàn)：2~5年 軟件開發(fā)或AI相關(guān)?作經(jīng)驗(yàn)，?少1年?模型應(yīng)?開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有參與完整項(xiàng)?上線的經(jīng)歷；
3、技術(shù)能?（滿?以下多數(shù)項(xiàng)，在 RAG 系統(tǒng)優(yōu)化或 Agent 開發(fā)??有深?實(shí)踐者優(yōu)先）：
（1）熟練掌握 Python 作為主要開發(fā)語?，具備良好的?程規(guī)范與代碼可維護(hù)性；
（2）熟悉 LangChain / LlamaIndex 框架，有 RAG、Agent 或 Function Calling 相關(guān)模塊的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
（3）了解主流開源?模型（Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等）的基本使?與微調(diào)?法（如 LoRA）；
（4）掌握 向量數(shù)據(jù)庫（如 Milvus、Chroma）或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（MySQL、Redis、Elasticsearch）的使?；
（5）熟悉 Embedding 模型（如 BGE、text2vec）及檢索優(yōu)化策略（混合檢索、rerank、query 改寫等）；
（6）具備 Web 接?開發(fā)能?（FastAPI / Flask），了解 Docker 基礎(chǔ)?法；
4、軟技能要求：
（1）具備良好的溝通能?與團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識，能清晰表達(dá)技術(shù)?案并接受反饋；
（2）樂于在團(tuán)隊(duì)中承擔(dān)具體任務(wù)，對交付質(zhì)量有責(zé)任?；
加分項(xiàng)：
1、有 LangGraph、Agno等多智能體框架使?經(jīng)驗(yàn)；
2、熟悉 vLLM、SGLang 等推理部署?具；
3、有 GitHub 開源項(xiàng)?或技術(shù)博客。