AI應(yīng)用開發(fā)工程師（中級(jí)）-公司是給高校做大數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)，產(chǎn)品是自研
薪資范圍：30-45k/月，13-14薪資，餐補(bǔ)，免費(fèi)停車
【崗位優(yōu)勢(shì)及職責(zé)】：
1.自研產(chǎn)品，核心業(yè)務(wù)，長(zhǎng)期穩(wěn)定；
2.組織扁平，團(tuán)隊(duì)氛圍融洽，從不缺約飯旅游搭子；
3.沒(méi)有強(qiáng)制加班沒(méi)有工時(shí)排名，沒(méi)有強(qiáng)制C；
4.大模型應(yīng)用研發(fā)與工程落地：
·持續(xù)跟蹤大模型、生成式AI、智能體（Agent）、RAG、知識(shí)圖譜等領(lǐng)域的最新進(jìn)展，評(píng)估其在公司業(yè)務(wù)中的適用性；
·設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高可用、可擴(kuò)展的微服務(wù)架構(gòu)，支撐AI能力在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的穩(wěn)定交付。
5.AI與業(yè)務(wù)深度融合：
·緊密協(xié)同產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，深入理解教育行業(yè)咨詢、評(píng)估、決策等核心場(chǎng)景，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可落地的AI解決方案；
·推動(dòng)AI驅(qū)動(dòng)的功能迭代，如智能問(wèn)答、內(nèi)容生成、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、個(gè)性化建議等，提升產(chǎn)品智能化水平與用戶體驗(yàn)。
6.跨團(tuán)隊(duì)技術(shù)賦能：
·為公司各業(yè)務(wù)線提供AI技術(shù)支持，包括模型調(diào)用、Prompt工程、效果評(píng)估、性能優(yōu)化等；
·參與制定AI開發(fā)規(guī)范、接口標(biāo)準(zhǔn)及實(shí)踐，協(xié)助提升團(tuán)隊(duì)整體工程效能；
·編寫高質(zhì)量技術(shù)文檔，涵蓋需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、接口說(shuō)明及上線運(yùn)維指南。
【任職資格】：
1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)；
2.大模型工程經(jīng)驗(yàn)：
·具備實(shí)際的大模型應(yīng)用開發(fā)與部署經(jīng)驗(yàn)；
·熟練使用主流LLM接口（如 OpenAI、Claude、通義千問(wèn)、DeepSeek 等）及開發(fā)框架（如 LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel 等）；
·有將LLM集成到生產(chǎn)環(huán)境的經(jīng)驗(yàn)，熟悉模型調(diào)用、緩存、限流、監(jiān)控等工程實(shí)踐。
3.扎實(shí)的工程能力：
·精通 Python（必備），熟悉 Java 或 C++ 者優(yōu)先；
·具備良好的軟件工程素養(yǎng)，熟悉 RESTful API、微服務(wù)架構(gòu)、異步任務(wù)處理（如 Celery）、容器化（Docker/K8s）等；
·扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)，能高效處理大規(guī)模文本與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
4.行業(yè)理解與項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
·對(duì)教育行業(yè)有較深入理解，熟悉高等教育、職業(yè)教育或教育政策咨詢等場(chǎng)景者優(yōu)先；
·有AI+教育類項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如智能閱卷、學(xué)情分析、教育知識(shí)庫(kù)、政策解讀Agent等）者優(yōu)先。
5.軟技能：
·具備優(yōu)秀的邏輯思維與問(wèn)題拆解能力，能在復(fù)雜需求中提煉技術(shù)方案；
·能在快節(jié)奏、多任務(wù)并行的環(huán)境中獨(dú)立推進(jìn)項(xiàng)目，對(duì)交付質(zhì)量負(fù)責(zé)；
·具備良好的溝通協(xié)作能力，能與產(chǎn)品、算法、前端、測(cè)試等多角色高效協(xié)同。
【加分項(xiàng)】
1.有企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜構(gòu)建或應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，包括實(shí)體設(shè)計(jì)、實(shí)體鏈接、圖譜推理等；
2.有生成式AI產(chǎn)品從0到1的設(shè)計(jì)、開發(fā)或上線經(jīng)驗(yàn)，熟悉用戶反饋閉環(huán)與效果迭代流程；
3.熟練掌握 RAG（檢索增強(qiáng)生成）架構(gòu)設(shè)計(jì)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)（如 Milvus、Pinecone、Weaviate）集成、Prompt 工程與優(yōu)化技巧；
4.在 GitHub 或技術(shù)社區(qū)有高質(zhì)量開源項(xiàng)目或技術(shù)博客。
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