AI开发工程师

一、职位概述
负责AI服务器（档案专属智能增强平台）产品的智能体开发与工程化实现，基于通义千问Qwen 3.5 Plus档案垂直增强模型，构建面向档案全生命周期的智能服务能力。与现有档案系统深度集成，采用无状态计算架构，保障数据安全与权限合规，助力档案管理从“数字化”向“知识化”跃迁。
二、岗位职责
负责基于通义千问Qwen 3.5 Plus的AI服务器无状态计算架构的工程实现，确保所有数据仅在内存中瞬态处理，不持久化。
设计并实现Qdrant向量数据库与Neo4j知识图谱的双库联动机制，支持GraphRAG能力。
开发统一向量化服务，将档案系统数据（含行业知识条目）实时同步至Qdrant，构建可扩展的语义检索层。
实现三层知识获取规则（本单位档案 > 行业知识条目 > 互联网），支持多种检索模式配置。
与档案系统深度集成，确保权限内嵌（组织继承、密级过滤）在向量检索层生效。
优化模型推理性能，参与容器化部署（Kubernetes）、监控体系（Prometheus+Grafana）的建设。
配合运维团队完成AI服务器的国产化适配（鲲鹏/飞腾/昇腾芯片，麒麟/统信操作系统）。
三、任职要求
3.1 基本条件
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、数学等相关专业。
有AI应用开发经验，有完整的大模型落地项目经验。
具备扎实的编程能力，精通Python/Java（至少一种），熟悉常用设计模式和开发规范。
3.2 专业技能
必备技能
大模型应用开发：熟悉通义千问Qwen系列模型，有基于大模型的RAG应用开发经验；掌握Prompt Engineering、LangChain、LlamaIndex等主流框架。
向量数据库：熟悉Qdrant、Milvus或Weaviate等向量数据库，具备实际项目经验；理解向量检索原理、索引优化、混合搜索。
知识图谱：熟悉Neo4j图数据库，掌握Cypher查询语言，有实体关系抽取、图谱构建经验。
API开发：熟练使用FastAPI/Spring Boot开发REST API，理解JWT认证、权限控制、API网关设计。
容器化与部署：熟悉Docker、Kubernetes，有模型容器化部署经验。
数据库知识：熟悉主流数据库系统，理解存储过程、索引优化；具备处理海量数据的经验。
加分技能
有档案管理、知识管理、电子政务领域项目经验。
熟悉国产化环境（麒麟OS、鲲鹏/飞腾芯片）的适配与优化。
了解OCR技术（PaddleOCR、Tesseract）及双层PDF生成。
具备CV模型（图像识别、视频分析）应用经验。
有开源项目贡献或技术博客者优先。
3.3 综合素质
具备良好的系统设计能力，能够独立完成模块设计与开发。
有强烈的责任心和团队协作精神，善于跨团队沟通与协作。
对新技术有强烈的好奇心，持续学习，乐于分享。
具备文档撰写能力，能够输出清晰的技术文档和API说明。