硬性要求:主導(dǎo)完成過(guò)至少1個(gè)完整AI智能體項(xiàng)目(需求分析→技術(shù)方案設(shè)計(jì)→開(kāi)發(fā)部署→上線運(yùn)維全流程),需提供含技術(shù)架構(gòu)圖、核心模塊說(shuō)明及個(gè)人職責(zé)的項(xiàng)目案例
職位描述:
1.負(fù)責(zé)項(xiàng)目AI智能體開(kāi)發(fā)和維護(hù);
2.參與智能體的設(shè)計(jì)、規(guī)劃與實(shí)施方案;
3.與團(tuán)隊(duì)合作,確保項(xiàng)目按時(shí)交付并符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn);
4.上級(jí)交付的其他工作。
崗位要求:
一、技術(shù)能力體系
1、精通Python全棧開(kāi)發(fā),掌握Flask/SQLAlchemy等Web技術(shù)棧,具備企業(yè)級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);
深度掌握LangChain(流程編排)、LlamaIndex(數(shù)據(jù)檢索)、AutoGen(多Agent協(xié)作)等新一代AI開(kāi)發(fā)框架,熟練運(yùn)用Dify/FastGPT/ChatFlow等智能體平臺(tái)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)與系統(tǒng)集成;
2、理解GPT/BERT等大模型底層原理,精通RAG(檢索增強(qiáng)生成)、ReAct(推理-行動(dòng)循環(huán))機(jī)制,具備PyTorch/TensorFlow框架下模型微調(diào)(如LoRA)實(shí)操經(jīng)驗(yàn);
3、掌握Docker/Kubernetes容器化部署技術(shù),熟悉AI系統(tǒng)上線運(yùn)維全流程,了解LLMOps(模型監(jiān)控、A/B測(cè)試)。
二、工程實(shí)踐要求
1、具備5年以上AI領(lǐng)域開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),主導(dǎo)完成過(guò)至少1個(gè)完整AI智能體項(xiàng)目(需求分析→技術(shù)方案設(shè)計(jì)→開(kāi)發(fā)部署→上線運(yùn)維全流程),需提供含技術(shù)架構(gòu)圖、核心模塊說(shuō)明及個(gè)人職責(zé)的項(xiàng)目案例;
2、熟練運(yùn)用AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)全流程工具鏈(數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→評(píng)估→部署),具備將AI智能體與垂直場(chǎng)景(如問(wèn)答助手、軍事決策等)深度融合的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn);
3、擅長(zhǎng)解決智能體開(kāi)發(fā)中的技術(shù)瓶頸,如工具調(diào)用沖突、多輪對(duì)話邏輯斷層等問(wèn)題,能提出可落地的優(yōu)化方案;
4、特別擅長(zhǎng)知識(shí)庫(kù)RAG平臺(tái)優(yōu)化,有提升問(wèn)答準(zhǔn)確率的成功案例者優(yōu)先。
三、基礎(chǔ)資質(zhì)
1、統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先;
2、具備優(yōu)秀的邏輯分析能力和復(fù)雜問(wèn)題拆解能力,能獨(dú)立承擔(dān)需求分析、方案設(shè)計(jì)及實(shí)施工作。
【優(yōu)先條件】
1、主導(dǎo)過(guò)軍事決策、企業(yè)知識(shí)管理等高復(fù)雜度AI智能體項(xiàng)目者優(yōu)先;
2、有向量數(shù)據(jù)庫(kù)(如Milvus)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)或FastAPI后端開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
3、持有相關(guān)領(lǐng)域?qū)@虬l(fā)表過(guò)高質(zhì)量技術(shù)文章者優(yōu)先。