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更新于 11月12日

Ai應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師

6000-10000元
  • 南京浦口區(qū)
  • 1-3年
  • 本科
  • 全職
  • 招1人

職位描述

自動(dòng)問(wèn)答PyTorch人工智能
1、AI模型集成與服務(wù)化 (Model Integration & Servitization) 負(fù)責(zé)評(píng)估、選型并集成業(yè)界領(lǐng)先的第三方AI模型API(包括但不限于大型語(yǔ)言模型、圖像生成模型、多模態(tài)模型等)。 將原始的AI模型API請(qǐng)求進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)穩(wěn)定、高效、可復(fù)用的AI功能服務(wù)層 (Service Layer),供平臺(tái)前端或其他業(yè)務(wù)邏輯調(diào)用。 2、AI原生應(yīng)用研發(fā) (AI-Native Application Development) 主導(dǎo)或參與AI應(yīng)用的核心邏輯開(kāi)發(fā),將基礎(chǔ)AI能力轉(zhuǎn)化為面向特定場(chǎng)景、解決用戶(hù)實(shí)際問(wèn)題的具體功能,如智能內(nèi)容創(chuàng)作、代碼輔助、數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意設(shè)計(jì)等。 運(yùn)用AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架(如LangChain, LlamaIndex等)構(gòu)建復(fù)雜的AI工作流(Chains/Agents),實(shí)現(xiàn)多步驟、有記憶、可調(diào)用外部工具的智能應(yīng)用。 3、提示詞工程與優(yōu)化 (Prompt Engineering & Optimization) 設(shè)計(jì)、撰寫(xiě)并持續(xù)優(yōu)化與AI模型交互的提示詞(Prompts),構(gòu)建結(jié)構(gòu)化、可控性強(qiáng)的提示詞模板庫(kù),以確保模型輸出的質(zhì)量、穩(wěn)定性和一致性。 通過(guò)A/B測(cè)試和數(shù)據(jù)分析,對(duì)提示詞策略進(jìn)行迭代,探索特定場(chǎng)景下的最優(yōu)提示詞范式,最大化模型性能。 4、技術(shù)預(yù)研與創(chuàng)新 (Technical Research & Innovation) 密切追蹤AI領(lǐng)域(特別是AIGC)的最新技術(shù)進(jìn)展、學(xué)術(shù)論文和開(kāi)源項(xiàng)目,定期進(jìn)行技術(shù)分享,為產(chǎn)品創(chuàng)新提供技術(shù)儲(chǔ)備。 對(duì)前沿的AI技術(shù)或模型進(jìn)行快速原型驗(yàn)證(Proof of Concept),評(píng)估其在平臺(tái)上的應(yīng)用潛力和商業(yè)價(jià)值,驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品功能的持續(xù)迭代與領(lǐng)先。 5、性能與成本優(yōu)化 (Performance & Cost Optimization) 監(jiān)控AI服務(wù)的響應(yīng)延遲、吞吐量和錯(cuò)誤率,并進(jìn)行針對(duì)性?xún)?yōu)化,確保用戶(hù)獲得流暢的應(yīng)用體驗(yàn)。 分析并管理AI模型API的調(diào)用成本,通過(guò)緩存策略、請(qǐng)求批處理、模型選型優(yōu)化等方式,在保證效果的前提下實(shí)現(xiàn)成本控制。

工作地點(diǎn)

南京市-浦口區(qū)-新民路國(guó)恒科技大廈南側(cè)約230米

職位發(fā)布者

王劍波/人事經(jīng)理

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