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崗位職責(zé)：
1、智能體構(gòu)建:利用LangChain、LangGraph、AutoGen或類似框架，開發(fā)具有規(guī)劃、記憶、工具使用、多Agent協(xié)同能力的智能體(AIAgent)系統(tǒng)，適配高并發(fā)、實時決策等復(fù)雜業(yè)務(wù)場景需求。
2、RAG系統(tǒng)優(yōu)化，負(fù)責(zé)檢索增強(qiáng)生成(RAG)鏈路的搭建與調(diào)優(yōu)，結(jié)合公司大數(shù)據(jù)資源提升問答與沖策的準(zhǔn)確性
3、工程化落地:負(fù)責(zé)AI應(yīng)用的前后端集成、AP]接口設(shè)計及高性能部署,確保A功能在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的穩(wěn)定運(yùn)行。
4、提示詞工程，精通Promnt Engineering,針對不同業(yè)務(wù)場景進(jìn)行調(diào)優(yōu)，并進(jìn)行技術(shù)原型驗證(PoC)
5、應(yīng)用場景持續(xù)迭代和優(yōu)化:在聚焦場景內(nèi)優(yōu)化ReAct/CoT/ToT等推理范式，解決長上下文建模、幻覺抑制等技術(shù)痛點(diǎn)。
任職要求：
1、本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)相關(guān)專業(yè)。編程語言:精通JAVA、Python，熟悉常用的后端開發(fā)框架。
2、AI應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗:熟悉OpenAIAPI或國內(nèi)主流大模型接口調(diào)用;了解LangChain、LangGraph、AutoGen或類似框架框架者優(yōu)先。
3、向量數(shù)據(jù)基礎(chǔ):了解向量數(shù)據(jù)庫(如Milvus、Chroma、FAISS)及基本的數(shù)據(jù)庫操作(SQL),能理解大數(shù)據(jù)處理流程。
4、主動學(xué)習(xí):AI技術(shù)迭代極快，需要具備快速閱讀英文文檔、復(fù)現(xiàn)GitHub開源項目、并將其應(yīng)用到工作中的能力。
5、業(yè)務(wù)敏感度:不僅僅關(guān)注代碼，更愿意去理解業(yè)務(wù)邏輯,思考"AI如何幫業(yè)務(wù)省力/提效"。
6、溝通協(xié)作:具備良好的邏輯思維和溝通能力。