岗位职责
技术方案设计与开发：基于 RAG（检索增强生成）和 AI Agent 技术，结合业务需求设计智能化解决方案，构建高可用、可扩展的知识检索系统与智能交互应用。
多模态智能问答能力建设：基于 RAG 框架构建知识库，实现多模态信息的整合与智能问答，完成知识增强功能开发。
大模型对接与优化：对接主流大模型平台（如 OpenAI、阿里云等）的 API，实现通用 / 定制化模型调用；优化大模型交互性能，提升响应效率与准确性。
系统架构与性能优化：负责 RAG 和 AI Agent 系统的架构设计，优化向量检索效率、Agent 决策逻辑，确保系统在高并发、大数据量场景下稳定运行。
技术探索与落地：跟进大模型平台及框架（如 LangChain、LLama 等）的技术动态，探索前沿技术在业务场景中的落地可行性，推动技术迭代升级。
跨团队协作：协同产品、算法、数据等团队，参与项目全流程开发，解决技术难题，保障项目高质量交付。
任职要求
教育背景：计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。
专业经验：5 年以上 Python 开发经验，3 年以上 AI 工程开发经验，具备扎实的 RAG 与 AI Agent 开发实战经验。
主导或深度参与过至少 2 个基于 RAG 和 AI Agent 的完整项目，熟悉向量数据库（如 Milvus、Chroma、Pinecone）的搭建与优化。
有大型项目落地经验，具备央企、国企或大型企业项目开发经历者优先。
技术技能：精通 Python 编程，熟练使用主流 Web 框架（如 Django、Flask、FastAPI）。
熟悉至少一种主流关系数据库（如 MySQL、PostgreSQL），掌握 LangChain 等 Agent 开发框架，对大模型微调、Prompt 工程有实战经验者优先。
熟悉常用数据结构与算法，精通 PyTorch 等深度学习框架，具备优秀的代码设计与工程实现能力。
核心能力：擅长系统架构设计，能针对复杂业务场景优化 RAG 与 Agent 系统的性能和稳定性。
对 AI 前沿技术（如多模态模型、强化学习）有敏锐洞察力，具备强学习能力与创新意识。
综合素质：具备良好的团队协作能力和沟通能力，能与多团队高效配合；熟悉央企业务流程与技术规范者优先。
加分项
有向量数据库性能优化、大模型推理加速经验。
熟悉知识图谱构建与应用，具备自然语言处理（NLP）项目经验。
持有 AI 相关认证（如 AWS Machine Learning、Google Cloud AI）。