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1、AI模型集成與服務(wù)化 (Model Integration & Servitization) 負(fù)責(zé)評估、選型并集成業(yè)界領(lǐng)先的第三方AI模型API（包括但不限于大型語言模型、圖像生成模型、多模態(tài)模型等）。 將原始的AI模型API請求進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝，設(shè)計并開發(fā)穩(wěn)定、高效、可復(fù)用的AI功能服務(wù)層 (Service Layer)，供平臺前端或其他業(yè)務(wù)邏輯調(diào)用。 2、AI原生應(yīng)用研發(fā) (AI-Native Application Development) 主導(dǎo)或參與AI應(yīng)用的核心邏輯開發(fā)，將基礎(chǔ)AI能力轉(zhuǎn)化為面向特定場景、解決用戶實際問題的具體功能，如智能內(nèi)容創(chuàng)作、代碼輔助、數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意設(shè)計等。 運用AI應(yīng)用開發(fā)框架（如LangChain, LlamaIndex等）構(gòu)建復(fù)雜的AI工作流（Chains/Agents），實現(xiàn)多步驟、有記憶、可調(diào)用外部工具的智能應(yīng)用。 3、提示詞工程與優(yōu)化 (Prompt Engineering & Optimization) 設(shè)計、撰寫并持續(xù)優(yōu)化與AI模型交互的提示詞（Prompts），構(gòu)建結(jié)構(gòu)化、可控性強的提示詞模板庫，以確保模型輸出的質(zhì)量、穩(wěn)定性和一致性。 通過A/B測試和數(shù)據(jù)分析，對提示詞策略進(jìn)行迭代，探索特定場景下的最優(yōu)提示詞范式，最大化模型性能。 4、技術(shù)預(yù)研與創(chuàng)新 (Technical Research & Innovation) 密切追蹤AI領(lǐng)域（特別是AIGC）的最新技術(shù)進(jìn)展、學(xué)術(shù)論文和開源項目，定期進(jìn)行技術(shù)分享，為產(chǎn)品創(chuàng)新提供技術(shù)儲備。 對前沿的AI技術(shù)或模型進(jìn)行快速原型驗證（Proof of Concept），評估其在平臺上的應(yīng)用潛力和商業(yè)價值，驅(qū)動產(chǎn)品功能的持續(xù)迭代與領(lǐng)先。 5、性能與成本優(yōu)化 (Performance & Cost Optimization) 監(jiān)控AI服務(wù)的響應(yīng)延遲、吞吐量和錯誤率，并進(jìn)行針對性優(yōu)化，確保用戶獲得流暢的應(yīng)用體驗。 分析并管理AI模型API的調(diào)用成本，通過緩存策略、請求批處理、模型選型優(yōu)化等方式，在保證效果的前提下實現(xiàn)成本控制。