人工智能算法工程师

一、岗位职责：
1、负责企业级知识库系统的设计、开发与落地，包括知识采集、清洗、结构化存储、检索优化（如向量检索、语义匹配）、更新迭代全流程；
2、主导 AI Agent 相关项目落地，包括 Agent 架构设计、任务拆解、工具调用、记忆机制实现、多轮对话逻辑优化，解决实际业务场景中的复杂问题；
3、结合业务需求，集成大模型（如 GPT、通义千问、文心一言等），优化 prompt 工程、模型微调（Fine-tuning）、检索增强生成（RAG）等核心技术方案；
4、负责知识库与 Agent 系统的性能优化、稳定性保障、兼容性适配（如对接企业现有 ERP/CRM 系统）；
跟踪 AI 领域前沿技术（大模型应用、Agent 框架、知识库工程等），并落地到实际项目中，提升产品核心竞争力；
5、与产品、业务团队紧密协作，将技术方案转化为可落地的产品功能，解决客户实际痛点。

二、任职要求 ：
核心要求（必须满足）
1、大专及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，3 年以上 AI 相关项目开发经验；
2、具备知识库系统落地经验：熟练掌握知识结构化、向量数据库（如 Milvus、Pinecone、Chroma）、检索算法（如 BM25、余弦相似度）、RAG 技术栈，有企业级知识库项目从 0 到 1 搭建或迭代优化经历；
3、具备AI Agent 项目落地经验：深入理解 Agent 核心原理（任务规划、工具调用、记忆管理、多智能体协作），有基于主流框架（如 LangChain、LangGraph、AutoGPT、AgentBuilder）的 Agent 项目开发与落地案例；
4、熟练掌握至少一门编程语言（Python 优先，C#/Java 亦可），熟悉大模型 API 调用、微调流程（LoRA、RLHF），具备一定的工程化落地能力；
5、具备良好的问题分析能力、跨团队沟通能力，能独立负责复杂技术模块的设计与实现。

三、加分项：

1、有大模型微调（如 LLaMA、Qwen、Llama 3 系列）、自定义知识库 + Agent 融合方案落地经验；
2、熟悉自然语言处理（NLP）基础技术（分词、实体识别、意图识别、文本摘要）；
3、具备云计算（AWS/Azure/ 阿里云 / 腾讯云）、容器化（Docker、K8s）部署经验；
4、有 ToB 企业级产品、智能客服、智能办公、行业大模型应用等相关领域项目经验。