职位描述：
1. 【AI中台与工具链建设】参与公司AI中台核心模块的设计与开发，重点参与1-2个方向：模型管理平台(模型部署、推理优化、版本控制)、多模态数据标注平台、AI 网关、Prompt 管理系统等，为公司AI能力提供稳定、高效的底层支撑。
2. 【智能体与应用开发】基于模型与技术栈，负责设计并开发面向ToB垂直领域的AI智能体与应用。核心工作包括但不限于 AIGC 内容生成、计算机视觉应用(目标识别、变化检测等)、智能问答/客服等，解决客户实际业务痛点。
3. 【数据链路与治理】参与AI数据生命周期的架构设计，确保从多源数据接入、信息抽取与标注，到数据融合与向量化存储的全流程畅通与高质量，为上层应用提供可靠的数据燃料。
4. 【全流程协作与落地】与产品、算法、解决方案等团队紧密协作，主导技术方案的设计、开发、测试与上线运维，确保AI技术高效转化为可交付的产品功能。
5. 【技术前瞻】持续跟踪大模型、Agent框架、MLOps等前沿技术，通过技术预研和原型验证，推动团队技术迭代与产品创新。
职位要求：
1. 本科及以上学历，3年及以上AI应用研发经验，拥有主导或核心参与ToB AI项目全流程落地的成功经验。
2. 精通Python编程语言，具备Java语言的开发能力；具备良好的工程实践能力；熟悉LangChain4J/LangChain、LlamaIndex等Agent框架。
3. 熟悉知识图谱技术栈，能够设计并实现基于规则或LLM的知识抽取、融合与应用流程，支撑语义检索与推理。
4. 具备向量数据库(如Milvus/Weaviate)及标量数据库(ES/MongoDB)的实战经验，精通其索引构建、混合检索与性能调优；熟悉Neo4j/NebulaGraph等图数据库。
5. 熟悉模型部署与优化全链路，掌握Triton Inference Server、vLLM等推理服务器的使用与优化，或有TensorRT/ONNX Runtime等推理加速经验；具备在公有云或私有化环境中部署、运维AI应用的能力。
加分项：
1. 有知识图谱构建与应用、AIGC 落地、多模态标注平台开发、智能检索等系统/项目落地经验者优先；
2. 熟悉大数据技术栈，具备数据流处理技术和实际研发经验者优先；
3. 熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术；