1.主要工作职责

Ÿ 负责大模型在保险垂直场景的应用产品设计与规划，包括智能客服、智能核保、理赔反欺诈、精准营销等保险核心业务场景；

Ÿ 深入理解保险业务需求，结合大模型能力边界设计创新性AI解决方案，如智能对话、内容生成、知识问答、多模态交互等；

Ÿ 针对不同业务场景和文本资料的特点，设计、优化大模型应用，引导生成更符合寿险业务需求的文本内容；

Ÿ 与业务部门紧密合作，收集、整理和分类寿险业务的各类型文本资料，运用大模型相关技术对文本进行预处理和分析，提取关键信息和知识节点，构建高质量的业务知识库；

Ÿ 持续跟踪寿险行业大数据与大模型技术发展趋势，结合公司业务需求，探索新应用场景与落地策略，推动大模型技术持续创造业务价值；

Ÿ 级领导交办的其他事宜。

Ÿ 硕士研究生及以上学历，数学类、数据科学类、计算机类等理工类相关专业优先；

Ÿ 3年以上产品经验，1年以上AI大模型产品经验，具备从需求分析到上线运营的完整经验；

Ÿ 具备企业级人工智能平台的数据处理和应用研发能力，建立大模型技术落地的系统化支撑；掌握Prompt、RAG、Agent的基本原理和应用方法并负责过相应组件开发；跟踪分析行业内大模型平台、领域应用等发展动态，持续优化平台；

Ÿ 有优秀的沟通表达、组织协调和灵活应变能力，能够在有压力和快节奏的工作环境中工作，且对AI解决实际问题富有热情，学习与创新思维强；

Ÿ 对大语言模型在保险领域、营销辅助领域、客服辅助领域的应用有一定了解者优先。

Ÿ 优秀的个人影响力

Ÿ 团队合作精神

Ÿ 结果导向、自驱力强

Ÿ 牢固的业务知识和终身成长

Ÿ 组织规划能力

Ÿ 专业化及职业素质

Ÿ 熟练应用现代办公软件；

Ÿ 精通大模型 Prompt 工程技术，包括设计有效的提示词模板、优化提示词表达、运用链式提示、思维树等技巧，引导模型生成符合业务需求的输出结果；

Ÿ 精通 RAG 技术原理与应用，能够搭建和优化 RAG 系统，对寿险业务文本资料进行向量化处理，存储到向量数据库中，并利用相似性算法在文档库中检索最相似的文本段落，实现知识的高效检索与利用；

Ÿ 熟练掌握大模型 Agent 架构与开发，具备设计和实现 Agent 各个关键部分的能力，包括任务规划、记忆管理、工具调用等；

Ÿ 熟练掌握大模型的评估和监控方法，能够建立模型评估指标体系，对模型的性能、准确性和稳定性进行量化评估。