大模型应用开发工程师

岗位职责
1.大模型应用开发与落地：基于 Python 语言开发大模型相关业务应用，深度对接 OpenAI（GPT-3.5/4o 等）API 及 SDK，设计并实现智能对话、RAG（检索增强生成）、AI 助手等场景化解决方案，推动大模型能力在业务场景的落地。
2.接口开发与集成：负责 OpenAI 及其他主流大模型 API 的封装、调用与优化，搭建稳定、高性能的大模型调用服务；结合 FastAPI/Flask 等 Python Web 框架开发推理接口，实现大模型能力与企业现有系统（如 CRM、知识库、办公平台）的集成。
3.模型调优与效果迭代：基于业务场景需求，使用 Python 完成 OpenAI 模型的微调（Fine-tuning）、Prompt 工程优化，提升模型响应准确性、时效性；持续监控模型调用效果，分析数据并迭代优化应用性能。
4.技术方案设计与落地：参与大模型应用从需求分析到上线的全流程，独立完成核心模块的技术方案设计、代码开发、单元测试及上线部署；配合产品、测试团队完成需求评审、问题定位与修复。
5.技术沉淀与文档输出：梳理大模型应用开发规范，编写技术文档、接口文档及使用手册；分享大模型应用开发经验，推动团队技术能力提升。
任职要求
1. 核心技能
熟练掌握 Python 编程语言，具备 3-5 年 Python 实际开发经验，精通 Pandas、NumPy 等数据处理库，熟悉 FastAPI/Flask/Django 等 Web 框架。
深入了解 OpenAI 生态（API 调用、SDK 使用、微调流程），有实际基于 OpenAI 大模型开发落地应用的项目经验，能独立解决 API 调用限流、响应优化等问题。
熟悉大模型应用核心技术（RAG、Agent、Prompt 工程等），了解向量数据库（如 Pinecone、Milvus）、LangChain/LangGraph 等框架的使用优先。
2. 经验要求
至少 1 年以上大模型应用开发相关经验，有完整的大模型应用从设计到上线的落地案例。
具备独立负责模块开发的能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案，有企业级 AI 应用开发经验优先。
3. 其他要求
具备良好的问题分析与解决能力，能够排查并解决开发过程中的技术问题。
具备良好的沟通协作能力和团队合作精神，能与产品、测试、算法等团队高效配合。
有较强的学习能力，能快速跟进大模型技术发展趋势，持续优化应用方案。