岗位职责 一、业务洞察与技术落地 识别客户痛点并抽象为 AI 可解问题；输出可落地技术方案，对可行性及成本负责；主导 RAG、Agent 编排、数据接入及系统对接等核⼼模块开发，在 POC阶段主动并解决客户问题。 ⼆、跨部门协同与项⽬统筹 作为客户侧技术接口人，对内协调产品、研发、算法、测试、运维，对外对接客户业务、IT、安全等多条线；推动项目按期⾼质量交付，及时识别并化解风险，保障各阶段里程碑达成。 三、AI 产品全生命周期交付 主导三类产品的需求调研、方案设计、POC、部署上线、验收及迭代，对交付质量与客户满意度负直接责任： AI Gateway / Token Router：选型配置、模型路由、限流配额与 Token 成本管控 企业知识库：多源文档采集清洗、分块向量化与索引构建，基于 RAG 实现高精度检索生成，延伸至智能客服 AI Agent：工具调用、工作流编排与任务执行逻辑设计，持续调优保障可靠性、准确性与可控性 任职要求 一、教育背景 本科及以上，计算机、人工智能、软件工程等相关专业；硕士优先。 二、经验要求 2年以上软件工程或 AI 应用开发经验，其中 1 年以上大模型应用（RAG、知识库、AI Agent）落地经验；至少完整主责 1 个 LLM 或 Agent 生产级项目（有真实用户、正式验收）。 三、AI 工程能力（核心门槛） AI 系统架构：理解 LLM 原理与能力边界，熟悉上下文工程、结构化输出、工具调用、MCP 协议、Agent 编排与记忆管理。 RAG 与知识库：具备至少一个 RAG 系统或企业知识库的设计与部署经验，熟悉文档解析、分块策略、向量检索、Rerank 与幻觉治理。 Agent 开发：有 Agent 应用落地经验，熟悉 LangGraph / LlamaIndex / Dify 等主流框架之一，能做框架选型与二次开发。 评测体系：掌握评测集构建、离线/在线评测与 Tracing，能搭建基本的量化评测与效果优化闭环。 四、代码与工程能力 语言：熟悉 Python语言；有 Java / Go / TypeScript 经验者优先。 框架与规范：熟悉 Git、Linux、HTTP/API、SQL，具备 FastAPI 等后端框架开发能力，有良好的工程与调试习惯。 部署运维：熟悉 Docker、Kubernetes、CI/CD 与私有化部署；有 vLLM / SGLang / Milvus / Elasticsearch 等推理或检索组件部署经验者优先。 五、AI Native 工程思维 理解 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 与 SDD 等 AI 编程范式，能使用 Claude Code、Codex 等 AI Coding 工具进行代码生成； 善于将业务逻辑实现与关键逻辑校验分离，聚焦系统边界定义与质量防线，提升交付效率。 六、综合素质 具备良好的业务抽象与需求拆解能力，能将模糊诉求转化为可执行技术路径，讲清技术边界、风险与价值；能在多方分歧中推动共识，具备端到端的 Owner 意识与生产责任感 。
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