算法工程师（实习生-大模型应用方向）

岗位职责
1. 负责大模型相关业务系统与平台后端开发，基于 Python（FastAPI）构建模型接入、推理服务、Prompt 编排、知识库检索（RAG）、智能体工作流（Agent）等核心能力；
2. 设计并实现知识库检索增强生成（RAG）全流程，包括文档解析与智能切片、Embedding 向量化、混合检索（关键词+向量）、Rerank 重排序及引用溯源，持续优化检索准确率与生成质量；
3. 构建 Prompt 工程管理体系，包括结构化模板设计、上下文窗口管理、动态变量注入、多轮对话状态管理，结合 Few-shot、CoT 等技巧持续调优模型输出效果；
4. 开发智能体（Agent）编排服务，实现 Function Calling / 工具调用链路、多步推理规划、记忆管理及任务执行监控；
5. 建立 AI 应用效果评测体系，搭建离线评测集与在线指标看板，驱动模型与系统持续迭代；

岗位要求
1. 在校研究生，计算机、人工智能、软件工程等相关专业；
2. 精通 Python，熟练使用 FastAPI 构建高并发异步服务，理解 RESTful API 设计及 WebSocket/SSE 流式响应；
3. 掌握 MySQL、Redis、Linux；了解 Docker 容器化部署；
4. 具备大模型应用开发实际项目经验，熟悉 LLM 接入、流式输出、多模型路由与 Token 成本管控；
5. 深入理解 RAG 技术栈，有知识库问答项目落地经验，熟悉向量数据库（Milvus / pgVector / Elasticsearch 向量检索）、Embedding 模型选型、混合检索及 Rerank 策略；
6. 熟练掌握 Prompt Engineering，能根据业务场景设计结构化 Prompt 模板，理解 CoT、Few-shot、ReAct 等提示技巧并有调优实践经验；
7. 熟悉至少一种 LLM 应用编排框架（LangChain / LangGraph / LlamaIndex / Dify 等），理解其核心机制（Agent 执行器、Tool Calling、Callback 等）；
8. 有良好的系统设计、性能优化和线上问题排查能力；有较强责任心和跨团队协作能力。

薪资范围：3K-3.5K
工作地址：陕西省西安市科技二路西安软件园零壹广场C座