一、岗位职责
负责AI模型（包括机器学习、深度学习及大语言模型）的工程化落地，实现从实验原型到生产环境的完整部署。
参与AI赋能的产品功能开发，设计并实现高性能、可扩展的后端服务与API接口。
与算法工程师、产品经理协作，将业务需求转化为技术方案，并完成系统架构设计与开发。
优化AI应用的性能、稳定性及资源效率，解决实际场景中的技术挑战。
跟踪AI工程化领域的前沿技术，推动团队技术升级与工具链改进。

二、任职要求
硬性要求
学历与经验：
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。
3年以上AI应用开发或后端开发经验，至少1个完整的AI项目落地经验。

技术能力：
精通Python，熟悉Java/Go/C++中至少一门语言。
熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备模型调优、部署及监控经验。
熟悉大语言模型（LLM）应用开发流程，如Prompt工程、RAG、Fine-tuning等。
掌握AI工作流编排工具，如DIFY、N8N等，并将其应用到了实际应用中。
掌握AI ToolCall等技术，能将实际问题抽象成为对应的工具。
理解AI边界能力及其在不同应用场景中的表现，针对AI安全、提示词注入方面有相关经验。
熟悉云平台（AWS/Azure/阿里云等）的AI服务及容器化技术（Docker/K8s）。
具备高并发后端开发经验，熟悉分布式系统设计。

优先条件
有生成式AI（如图像生成、语音合成）项目经验者优先。
熟悉模型压缩、加速工具（如TensorRT、OpenVINO）者优先。
在GitHub等开源平台有高质量开源项目者或为高赞项目提供过代码贡献者优先。

软性素质
具备较强的逻辑思维与问题解决能力，能独立攻关复杂技术问题。
良好的沟通协作能力，能与跨部门团队高效配合。
对AI技术有热情，具备快速学习能力和创新意识。