AI应用工程师

该职位来源于猎聘 核心职责 1.负责基于主流大模型 API 与开源模型的 AI 应用开发与落地，覆盖智能问答、RAG 知识库、Agent 工作流等场景，完成从 PoC 到上线交付。 2.负责 RAG 与知识图谱相关系统建设，围绕知识库、语义检索、重排序和智能查询等能力支撑复杂问答场景，持续优化系统效果与稳定性。 3.基于 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 等框架开发复杂 Agent 系统，支持 ReAct 推理循环、工具调用、状态管理、反思纠错 等能力。 4.负责模型服务化部署与推理优化，完成模型封装、API 服务搭建、性能调优和问题排查，保障系统稳定运行。 5.与产品、后端、算法及客户团队协作，完成需求分析、方案设计、项目交付和文档输出。 任职要求 1.本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业。 2.3 年及以上 AI 开发或相关工程经验，具备完整的 AI 项目落地经验。 3.精通 Python，熟悉 FastAPI/Flask、SQL、Redis、Linux 等常用开发环境，具备良好的工程实现能力。 4.熟悉主流大模型应用开发方式，理解 Prompt、Function Calling、Structured Output 等基本能力。 5.熟悉 RAG 技术链路，有向量数据库或检索系统实际使用经验，如 Milvus、Elasticsearch 等。 6.熟悉 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 等至少一种框架，具备 ReAct Agent 实战经验，有反思纠错、重试降级机制落地经验。 7.具备模型部署与推理优化经验，熟悉 vLLM、SGLang、TGI、DeepSpeed 等一种或多种推理框架，能够完成模型服务搭建、部署和基础性能优化。 8.熟悉 Docker，能够完成本地或测试环境部署；有 Kubernetes、私有化部署或 ToB 交付经验者优先。 9.具备良好的沟通协作能力，能够将业务需求转化为可落地的技术方案。 优先条件 1.有 LoRA、QLoRA、SFT 等微调经验优先。 2.有多模态项目经验优先，如 OCR、图像理解、语音识别、视频理解等。 3.有企业知识库、智能客服、Copilot、运营助手、工业/金融/物联网等垂直场景落地经验优先。 4.对大模型及 AI 应用领域的技术演进保持高度关注，具备快速学习新模型、新框架和新方案的能力。