AI开发工程师（大语言模型)

该职位来源于猎聘 岗位职责: 1. 负责大语言模型（LLM）相关应用的架构设计与核心模块开发，包括数据采集、预处理、清洗、向量化、模型调用与应用编排； 2. 主导构建企业级知识库与检索增强系统（RAG）：包含数据管线搭建、Index 设计、向量库优化、检索链路评估与性能优化； 3. 负责复杂 AI Agent 体系搭建（多 Agent 协作、工具接入、Workflow Orchestration、长上下文管理等）； 4. 进行模型微调（SFT、LoRA）、对齐、评测与推理性能优化，选择最优模型并推进落地； 5. 牵头设计和优化应用流水线（Prompt Engineering、RAG Pipeline、AgentOps/Observability），输出可复用、可扩展的解决方案； 6. 使用 Vue、React 或其他前端框架，开发面向用户的轻量级 AI 应用界面或 Demo； 7. 参与客户交流、需求调研、技术咨询与方案设计，可独立完成售前 PoC 方案、技术选型说明、系统架构文档； 8. 支持项目交付与管理，包括需求分析、质量控制、系统上线与性能监控； 9. 跟踪行业最新 LLM 技术趋势（如多模态、RAG 2.0、Agent Framework），并推动新技术在企业级场景落地； 10. 以主导或核心成员角色推动至少一个 AI 产品或行业解决方案从 0 到 1 的交付。 任职要求: 1. 本科及以上学历，3–5 年以上 AI / NLP / 大模型相关工作经验，有完整项目经验（从需求 → 架构 → 开发 →上线）； 2. 精通 Python，掌握至少两类大模型使用与微调： o ✔ 开源：Qwen、Deepseek、GLM、Llama 等 o ✔ 商业：GPT、Claude、Gemini 等 3. 熟练掌握主流 LLM 开发框架：LangChain、LlamaIndex、Agent SDK、Dify、OpenWebUI、RagFlow、等； 4. 深入理解 RAG 架构原理、知识库构建方法与检索链路优化，能够设计企业级、高准确性的 RAG 方案； 5. 熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理等算法原理，了解 embeddings、向量召回、Re-ranking、模型评测体系； 6. 熟悉 Linux、Git、Docker、Hugging Face 等工具，能够独立完成环境部署与工程化优化； 7. 有 真实业务场景落地经验，能够独立理解业务流程并提出可行 AI 解决方案； 8. 良好的沟通能力、客户理解能力，可在客户现场或远程参与 售前交流、需求定义、方案讲解、技术 PoC 交付； 9. 在项目中具备 owner 意识，自驱力强，能独立完成模块设计并带领初级工程师共同交付。 优先条件（加分项） 1. 有 Agent 产品 / AI 平台 / RAG 平台 的架构或核心开发经验； 2. 有私有化部署、模型安全、模型监控、Prompt 安全治理经验； 3. 熟悉 医药、医疗器械、生命科学行业流程（PV、研发、生产、供应链）者优先； 4. 精通前端开发（Vue、React、Svelte 其一）并能独立构建 Demo / PoC； 5. 熟悉 Java / Go / C++ 等语言或具备全栈开发能力； 6. 有咨询背景或售前 Solution Engineer 经验者优先； 7. 有带团队或指导初级工程师经验，可成长为技术 Lead。