Python（AI）工程师

核心职责
精通 LangChain、RAG、AI Agent 架构与企业级AI应用落地的Python工程师, 赋能EY审计业务线团队.
基于 LangChain等行业主流智能体框架，构建多 AI Agent，支持复杂任务分解、工具调用（Tool Calling）、记忆管理与上下文感知；
优化文档预处理 pipeline：支持 PDF、Word、Excel、扫描件（OCR）、网页等多源异构数据的结构化提取；
实现高质量的文本嵌入（Embedding）与向量检索，结合BGE、OpenAI Embeddings 等模型；
开发可扩展、可监控的 AI 服务 API，集成至 EY 内部系统（如审计底稿系统、客户门户等系统）；
设计并实现 AI 应用的版本控制、A/B 测试、性能监控与日志追踪
撰写技术文档、参与代码评审，推动团队 AI 工程化标准建设。
任职要求
计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科及以上学历；
3~5年以上Python开发经验，具备扎实的面向对象设计与系统架构能力；
精通 LangChain 框架，有实际项目经验（如构建 RAG 系统、Agent 工作流、工具集成）；
熟悉主流向量数据库（Weaviate、Milvus）与嵌入模型（BGE、Embeddings）；
熟练使用 LLM API（Deepseek，通义千问、Kimi等），具备 prompt 工程与优化能力；
熟悉 NLP 基础技术：文本分块、去重、摘要、实体识别、关键词提取；
熟悉 Docker、Kubernetes、CI/CD 流水线，具备云平台部署经验（AWS / Azure / 阿里云 / 腾讯云）；
有实际 RAG 系统性能优化经验（如减少幻觉、提升召回率、降低延迟）；
具备良好的英文读写能力，能阅读技术文档与撰写报告；
有金融、审计、合规、ESG 或企业知识管理领域 AI 应用经验者优先。
加分项
有在真实企业环境中落地 LangChain + RAG 系统的经验（如：内部知识库问答、智能客服）；
熟悉 Agent 架构设计（如 LangGraph）与多 Agent 协作；
有开源贡献或个人技术博客/GitHub项目；
具备跨团队沟通能力，能将复杂AI能力转化为非技术用户可理解的解决方案。