AI开发工程师（北京）

工作职责:
1. 负责 AI Agent、RAG、智能问答、自动化工作流等 AI 应用系统的设计、开发和维护。
2. 基于大模型能力搭建业务服务，包括 Prompt 工程、工具调用、函数调用、多轮对话、记忆管理等。
3. 负责 AI 服务的后端开发，包括 API 接口、任务调度、数据库、向量库、权限控制、日志监控等。
4. 建设 Agent 全流程能力，包括任务拆解、工具编排、知识检索、结果校验、异常处理和持续优化。
5. 负责 RAG 知识库系统建设，包括文档解析、文本切分、Embedding、向量检索、重排序、答案生成和效果评估。
6. 负责 AI 应用的部署、运维和性能优化，保障系统稳定性、响应速度和可扩展性。
7. 对接业务需求，将业务流程拆解为可落地的 AI 产品和工程模块。
8. 跟踪 Agent、RAG、Workflow、AI Coding 等方向的新技术，并推动创新应用落地。
任职要求:
1. 计算机、软件工程、人工智能等相关专业，本科及以上学历。
2. 熟练掌握 Python，熟悉 FastAPI、Flask、Django 等后端框架之一。
3. 熟悉主流大模型 API 或开源模型调用方式，如 OpenAI、Claude、Qwen、DeepSeek、Llama 等。
4. 熟悉 Agent 开发框架或相关技术，如 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Dify、Coze 等。
5. 熟悉 RAG 技术链路，包括文档解析、切分、Embedding、向量检索、重排序、答案生成等。
6. 熟悉 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、Milvus、FAISS、Elasticsearch 等数据库或向量库。
7. 熟悉 Docker、Linux、CI/CD、日志监控、服务部署和基础运维。
8. 具备较强工程实现能力，能够将 AI 能力稳定接入真实业务系统。
9. 具备良好的问题拆解能力和业务理解能力，能够围绕实际场景持续优化 AI 应用效果。
优先录取项:
1. 有完整 AI Agent 项目落地经验，包括工具调用、任务规划、多轮对话、记忆管理和结果校验。
2. 有 RAG 知识库系统、企业智能问答系统、AI 助手或 AI 工作流平台开发经验。
3. 有大模型应用生产环境部署经验，熟悉稳定性、并发、限流、日志、监控和异常兜底设计。