岗位职责：

1. AI应用开发与集成： 主导企业级AI应用开发，包括智能知识库、工具链、智能客服、智能问数等场景，基于大模型（如OpenAI、DP、通义千问、飞书aily）构建可运行系统；设计并实现多智能体（Multi-Agent）协作流程，支持任务分解、工具调用、记忆管理与自主决策，实现业务流程自动化。

2. 垂类模型调优与部署：负责行业专用小模型/垂直模型的训练与部署，包括数据收集、清洗、送标、微调、训练、效果评估，提升模型在特定领域的表现；应用Lora等参数高效微调技术，低成本适配特定任务，使用Llama-Factory等工具完成模型定制。

3. 技术架构与工程化：参与AI基础架构平台建设，包括CI/CD for Models、模型版本管理、在线实验（A/B测试）平台，提升算法团队迭代效率；实现模型服务化部署，基于FastAPI/Flask开发高并发、低延迟的API接口，使用Docker/K8s进行容器化部署。

4. 前沿技术探索与优化：跟踪AI领域前沿技术（如多模态、ReAct、MCP），推动技术落地应用，优化提示工程（Prompt Engineering）、Agent性能与知识检索准确率； 解决AI应用开发中的重点、难点问题，包括推理加速、性能调优及系统稳定性保障。

任职资格：

1. 学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、软件工程等相关专业。本科学历需具备3年以上AI项目经验，硕士学历优先考虑。

2. 核心技能

编程语言与框架：精通Python，熟练使用FastAPI/Django等后端框架，具备异步编程能力。熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，掌握模型训练与优化技术。

AI应用开发：熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex等AI开发框架，掌握RAG知识库构建、Agent架构设计。熟悉向量数据库（Milvus、Faiss、ES、Chromdb）及大模型API调用方式。

模型调优与部署：掌握LoRA、SFT、RLHF等微调技术，了解模型量化、蒸馏、轻量化方法。熟悉模型部署工具（如ollama、vLLM），具备高并发服务开发经验。

3. 项目经验：具备完整AI项目开发经验，至少1-2个从0到1的落地案例（如智能客服、知识库问答、Agent系统）。有垂类模型调优经验（如金融、教育、医疗等领域），熟悉行业数据特点与业务场景。

4. 软技能

快速学习能力：AI领域技术迭代快，需持续学习新技术和工具。

产品思维：关注用户体验，理解业务目标，将技术转化为商业价值。

团队协作：具备跨团队沟通能力，能与产品、算法、前端团队高效协作。