岗位内容：
1．基于LangChain的应用开发﹣使用LangChain框架开发大语言模（LLM）驱动的应用，包括智能问答、知识库问答、自动化流程等场景。
优化LLM与外部工具（如API、数据库、知识图谱）的交互逻辑。设计并实Agent、Chain、Memory等核心模块。
2．大模型集成与调优﹣集成主流LLM（如DEEPSEEK-V3、GPT-4、Claude、LLaMA#),现模型调用、结果解析与后处理。
﹣优化提示工程（PromptEngineering)，提升模型输出的准确性、安全性与可控性。
3.RAG（检索增强生成）开发构建基于向量数据库和图数据库的文档检索系统，实现知识库的实时检索与内容生成。
﹣优化Embedding模型选择与索引策略，平衡检索速度与召回精度。
4．系统性能优化与工程化﹣设计高可用、低延迟的AI服务架构，处理高并发请求。实现流式输出、异步处理、缓存策略，提升用户体验。
任职要求
技术能力
1、熟练掌握Python，熟悉LangChain、LangGraph,Llamalndex等框架，有完整项目落地经验。
2、熟悉主流LLM（如DEEPSSEK\GPT、Claude、文心一言等）的API调用与调优。
3、熟练使用向量数据库（如Milvus,Pinecone)、图数据库（Neo4j）。
加分项
有RAG系统、Agent开发经验，熟悉ReAct、ToT等推理框架。熟悉大模型微调（LoRA,QLoRA)。有LangChain社区贡献经历或开源项目经验。