AI 应用落地： 基于 LLM（GPT-4, Claude, Llama 3 等）及相关技术栈（LangChain, LlamaIndex），设计并开发高质量的 AI 应用后端及业务逻辑。
RAG 系统构建： 负责 RAG（检索增强生成）系统的搭建与优化，包括数据清洗、向量数据库选型与调优（Milvus/Pinecone/Weaviate）、检索策略优化，解决模型幻觉问题。
Prompt 工程与调优： 编写和优化复杂的 Prompt，设计 Agent 决策流程，提升模型在特定业务场景下的准确率和稳定性。
工程化开发： 负责 AI 服务的 API 接口开发（Python/FastAPI/Flask）、性能优化、以及容器化部署（Docker/K8s）。
前沿探索： 持续跟踪 AI 领域最新技术（如 Multi-Agent, Long Context, CoT 等），并将其快速转化为产品竞争力。
任职要求:
基础素质： 计算机相关专业本科及以上学历，具有扎实的编程功底，精通 Python（必备），熟悉 Golang 或 Java 者加分。
AI 开发经验： 有实际的大模型应用开发经验，熟悉 LangChain / AutoGPT / LlamaIndex 等主流框架。
RAG 经验： 理解 Vector Embedding 原理，熟悉至少一种向量数据库，有处理长文本、多模态数据的经验。
模型认知： 熟悉常见 LLM 的 API 调用（OpenAI, Anthropic, Azure）及开源模型部署（HuggingFace, vLLM）。
软技能： 具备极强的学习能力和技术敏感度，能够阅读英文论文并快速复现 demo。