AI 工程师（专员）

该职位来源于猎聘 AI 工程师（专员） 生成式 AI +英文口语流利 参与大模型服务指标评估，执行可信性、红队测试；搭建大模型应用内容安全底座，落地安全防护规则；负责 RAG 业务域数据处理与知识库维护；参与 AI‑Agent 编排平台编码、测试，在指导下开发自定义工作流；完成数据脱敏、清洗预处理，支撑日常 MLOps 流水线监控与部署工作。 交付物 大模型评估测试报告与日志、内容安全红队测试报告、RAG 数据集及... 生成式 AI 工程师（专员） 要求提供的服务（岗位职责） 依据关键指标（准确率、精确率、召回率等）对现有大模型服务开展评估，协助执行模型评估与可信性测评工作。 为现有大模型应用搭建内容安全基础能力，执行红队测试脚本，配合落地安全防护护栏（Guardrails）。 为检索增强生成（RAG）提供支持，整理并导入业务及领域专属数据，优化模型效果。 参与端到端 AI 智能体编排平台建设的编码与测试工作。 在高级人员指导下，基于 AI 智能体编排平台快速开发、落地标准化自定义工作流。 完成基础数据相关工作，包括数据脱敏 / 净化、数据清洗预处理。 参与并支持日常 MLOps 相关工作，包含流水线监控、部署支持。 交付物 大模型服务评估与监控测评的测试报告及执行日志 内容安全防护护栏测试记录、红队测试执行报告 RAG 增强系统所需的数据集、本地知识库维护成果 已完成并集成至 AI 智能体编排平台的自定义工作流 KPI 绩效指标 模型评估、测试任务：3 个工作日内完成 标准化自定义工作流开发及测试：5 个工作日内完成 数据脱敏、清洗任务按项目计划按期完成 数据预处理、数据净化过程零数据合规违规 学历及证书要求 学历：计算机科学、人工智能、数据科学、数学、统计学相关专业本科。 经验：0‑3 年软件工程或数据科学相关工作经历，有生成式 AI、自然语言处理、机器学习相关项目（学术 / 工业）经验。 基础能力：良好的英语读写及口语能力；学习能力强，具备服务意识，对 AI 行业有浓厚兴趣。 证书：持有基础云证书（如 AWS Cloud Practitioner）或 AI 相关课程 / 证书优先。 知识与经验要求 熟练使用 Python，掌握基础软件工程原理。 了解机器学习基础以及大语言模型相关概念（提示词、嵌入向量、分词）。 实操或者学术项目接触过 LangChain、LlamaIndex 等大模型框架。 会使用 Pandas、PySpark 等工具完成数据处理。 了解 Git 版本控制以及基础 CI/CD 概念