ai工程师

一、招聘岗位：AI应用工程师
岗位职责：
1、负责大语言模型（LLM）在智能问答、内容生成等场景的应用研发、架构设计、性能优化与上线落地，设计实现RAG、Agent、工具调用等端到端LLM应用架构。
2、基于LangChain、LlamaIndex等框架完成应用流程编排与模块化设计，集成向量数据库与Embedding模型，完成多源数据处理与知识库构建，对接外部业务系统接口。
3、设计迭代Prompt方案，构建模型评测体系，开展离线评测与线上A/B验证，根据业务需要开展参数高效微调（LoRA/QLoRA等）并持续优化效果。
4、负责LLM应用的Docker部署、服务化及运维监控，保障线上稳定性与成本可控；与跨团队协作完成需求落地，输出技术文档与工程规范，沉淀知识资产。
岗位要求：
1、本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、大数据技术、数据科学与大数据技术、电子信息工程等相关专业。
2、精通Python，具备扎实的数据结构与算法基础，熟悉PyTorch等深度学习框架，理解Transformer与LLM基本原理及常见问题。
3、熟悉LangChain/LlamaIndex等LLM应用框架，掌握Embedding技术、向量数据库（Milvus/FAISS等）、RAG、Agent等核心技术，有参数高效微调经验者优先。
4、具备LLM应用从需求到上线的完整交付经验，熟悉Docker部署，有REST/gRPC服务化、性能优化、成本管控经验者优先，了解Dify/Coze等低代码平台者优先。
5、擅长Prompt工程设计，能构建系统化的模型评估体系与质量闭环，具备良好的问题定位与解决能力。
6、拥有优秀的跨团队沟通协作能力，学习能力强，对AI新技术敏感，具备良好的工程编码与文档撰写规范。

二、招聘岗位：AI算法工程师（机器学习方向）
岗位职责：
1、负责机器学习/深度学习算法在预测、分类、推荐、NLP/多模态等业务场景的建模、训练与迭代优化，完成从离线实验到线上部署的效果闭环。
2、参与数据采集、清洗、标注全流程，构建可复用数据集与特征体系，搭建数据管线，分析并解决数据漂移、噪声与分布偏差问题。
3、设计模型评估指标与实验方案，开展误差分析与性能瓶颈定位，通过超参优化、模型压缩等方式平衡模型效果、时延与资源成本。
4、推动模型工程化落地，与跨团队协作完成模型服务化部署与上线，负责模型监控与迭代更新；编写技术文档，沉淀可复用组件与实践。
岗位要求：
1、本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数据科学与大数据技术、模式识别与智能系统、电子信息、数学、统计学等相关专业。
2、精通Python，具备扎实的数学统计基础（线性代数、概率统计、优化方法等）与数据结构能力，熟悉PyTorch等深度学习框架，掌握常用机器学习与深度学习算法。
3、具备特征工程、模型调参、误差分析的系统化能力，熟悉交叉验证、A/B测试等实验方法，有NLP、推荐排序、时序预测/异常检测/多模态任一方向经验者优先。
4、具备模型工程化能力，可实现REST/gRPC服务化部署，熟悉ONNX/TensorRT/量化等推理优化手段者优先；熟练使用Pandas/NumPy，了解Spark/Flink、MLflow/W&B者优先。
5、能将业务问题抽象为可量化的算法问题，具备良好的跨团队沟通能力与项目推进能力。
6、自驱力与学习能力强，对前沿算法技术保持关注，做事严谨负责，重视模型效果与线上稳定性。