一、岗位职责

1. 大模型应用落地

基于大语言模型（LLM）搭建并落地内部AI应用系统

设计并实现多智能体（Multi-Agent）协作流程

构建基于提示工程（Prompt Engineering）的任务流程优化方案

开发企业级知识库问答系统（基于RAG架构）

2. 工具与技能集成编排

设计并实现AI工具调用架构（如Skills /
Tools / Function Calling）

构建多工具协作体系，涵盖数据处理、文档解析、数据库查询等场景

设计智能体调用策略与工具路由逻辑

持续优化AI系统的稳定性、响应效率与调用成本

3. 自动化流程与内部平台建设

开发自动化文档处理流程（如Word解析、报告生成）

搭建工艺数据分析辅助系统，提升研发效率

整合API、内部数据库及第三方工具，构建统一调用平台

推动AI系统在研发部门实际落地与应用推广

4. 场景设计与产品化能力

将工艺开发、数据分析等实际业务需求转化为可落地的AI应用方案

设计模块化、可扩展的AI应用架构，支持多场景复用

优化用户交互体验与系统使用逻辑，提升产品易用性

二、任职要求

核心能力（必须）

计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历

熟练掌握Python编程语言

熟悉大模型API调用机制及使用方式

具备智能体框架使用经验（如多智能体协作）

理解Tools / Skills / Function Calling的实现机制

有实际LLM应用项目经验（侧重应用落地，而非模型训练）

优先条件

有RAG系统搭建经验

熟悉向量数据库使用（如Milvus、FAISS等）

有自动化脚本或内部工具平台开发经验

熟悉LangChain / LlamaIndex 或类似框架

有生物医药行业经验者优先（非硬性要求）

三、岗位定位说明

不做底层模型训练，不涉及算法研究

聚焦大模型应用层架构设计与实现

致力于构建企业内部AI能力体系，推动智能化转型