AI工程师（大模型应用方向）

岗位定位：
本岗位分两条招聘通道同步开放：**高潜应届生通道** + **有经验大模型应用开发社招通道**，区别于资深工程师专项岗。我们寻找两类核心人才：一是学习速度顶尖、以AI为日常开发母语的新生代潜力新人；二是具备成熟大模型落地经验、熟练使用AI原生开发工具的实战型工程师。
团队核心目标：搭建面向高校与职业教育的AI实训产品体系，应届生12个月内成长为独立AI模块负责人；社招人员快速主导核心业务模块落地，带领小团队完成AI系统迭代。
岗位职责
通用职责（应届生&社招统一要求）
1. 作为AI研发核心成员，全程参与AI实训平台RAG知识库、教学辅导Agent、智能答疑系统、AI实训工作台从0到1搭建与持续迭代；
2. 完整承接AI业务模块全流程工作：需求拆解、Prompt工程设计、LLM应用工程开发、链路调试、效果量化评测、线上迭代优化；
3. 常态化使用Cursor、Claude Code、Devin、Copilot等AI原生开发工具，落地Vibe Coding开发模式，持续提升团队整体研发效率；
4. 负责Agent多轮工作流、Function Calling工具调用链路设计封装，沉淀教育场景可复用LLM业务组件库；
5. 搭建AI能力标准化评测体系，构建测试数据集、完成基线对比、落地A/B实验，将大模型输出效果转化为可量化、可迭代指标；
6. 持续输出规范、可维护生产级代码，定期参与团队Code Review、技术沉淀分享。
社招专项职责（有经验大模型应用开发工程师）
1. 独立牵头核心AI模块架构设计，统筹RAG、多智能体、微调等方案选型，解决线上大模型推理、召回、幻觉、并发等工程难点；
2. 主导复杂教育业务场景落地，针对师生教学痛点设计完整LLM解决方案，输出技术方案文档并落地；
3. 指导应届生/初级工程师，规范AI应用开发流程，沉淀项目最佳实践，推动团队AI原生开发能力标准化；
4. 跟进大模型前沿技术，结合业务落地轻量化微调、LoRA、向量检索优化等进阶方案，持续提升平台AI服务性能与效果。
应届生专项成长职责
1. 在资深工程师带教下独立负责细分AI功能模块交付；
2. 3个月内完成从课程项目向业务交付能力转化，6个月具备独立交付能力，12个月成长为专属AI模块Owner；
3. 参与技术调研与小型POC验证，协助完成评测、单元测试、文档编写等配套工程工作。
任职要求
基础硬性门槛
1. 专业背景：计算机、软件工程、人工智能、数学、电子信息等相关专业；
2. 学历标准
- 应届生通道：本科985；非985本科需硕士为211/985/双一流/海外QS Top200；
- 社招通道：本科及以上，专业匹配，不限院校，重点看落地项目经验。
3. 工作年限区分
- 应届生通道：已毕业≤1年 或 26/27届准应届，全职工作经验＜2年；
- 社招通道：全职大模型/LLM应用开发相关工作经验≥2年，可独立负责项目落地。
通用核心能力要求（两类人群均需满足）
1. AI原生开发习惯：熟练掌握Cursor / Claude Code / Copilot / Windsurf 至少一种AI辅助开发工具，日常使用ChatGPT/Claude/Gemini完成技术调研、问题排查、代码编写；
2. LLM应用开发基础：熟练使用LangChain/LlamaIndex/LangGraph/Dify/AutoGen任意一套开发框架，独立完成过RAG、Agent完整项目；
3. 编程基础：Python功底扎实，熟练掌握常用数据结构、算法，具备单元测试、接口开发、基础工程化思维；
4. 工具基础：了解向量数据库Milvus/Chroma、FastAPI、Transformers基础使用，理解Prompt工程、Function Calling核心逻辑。
应届生专项产出要求（至少满足一项可验证硬核产出）
- 高质量GitHub个人开源项目、省级及以上编程/算法竞赛获奖、相关专业学术论文、开源社区贡献、大厂/头部AI企业高质量实习经历；
- 加分：Kaggle竞赛排名、ACM/ICPC奖项、AI实验室实习、教育类AI项目经验。
社招专项加分&硬性优先条件
1. 硬性优先：拥有完整大模型算法应用落地经验，独立上线过生产级RAG、多Agent、微调系统；
2. 核心加分项：
- 具备LoRA/PEFT轻量化微调、大模型推理优化、向量检索性能调优实战经验；
- 有教育、在线实训、智能问答类AI产品落地经验；
- 主导过LLM服务高并发架构、大模型效果评测体系搭建；
- 开源项目贡献、行业技术分享、大模型相关专利/技术文章。
统一加分项（全员适用）
对职业教育、高校AI实训、人才培养领域有深度思考、相关项目实践经历优先。