AI应用开发岗

大模型应用建设

深入理解大模型能力边界与底层原理，主导大模型上层应用整体架构设计，统筹Prompt工程、上下文优化、检索策略调优等核心工作，针对性解决大模型幻觉、输出不稳定、回答精准度不足等问题，严格遵循金融级安全合规标准，保障系统高可用、高扩展性及安全可控。

主导智能体架构设计与核心代码开发，结合各业务场景实际需求，完成智能体核心能力规划、功能开发与版本迭代，搭建可复用、可快速适配的智能体应用体系，支撑各业务场景智能化升级。

负责企业知识库全生命周期建设，涵盖各类非结构化文档的清洗、规整、切片策略优化、向量化等，搭建标准化、可管控、可持续更新的企业级知识库体系，为大模型精准问答、智能检索提供核心数据支撑。

智能化平台研发与迭代优化

负责内部智能体平台、智能机器人平台的核心功能研发、性能调优与日常稳定性治理，持续优化平台底层架构、运行逻辑与交互能力，提升平台整体承载能力与运行效率。

基于自研平台搭建标准化AI工具链，封装通用化能力模块，支撑各业务条线智能化场景落地复用。

前沿技术调研与专项技术攻坚

常态化跟踪行业前沿AI技术动态、落地案例与优秀实践，针对性开展技术调研、方案验证与技术选型，完成内部技术转化。

针对业务落地、平台运行过程中的重难点技术问题开展专项攻关，解决各类工程化难题，沉淀可复用的技术能力与落地经验，推动团队AI技术能力持续迭代升级。

全日制本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先 2、3-5 年互联网 / 金融科技后端开发经验，有完整大模型应用落地实战经验，有银行、消费金融、基金、证券等金融行业 AI 项目经验优先。

熟练使用 Python/Java 至少一门主力开发语言，具备扎实工程编码能力。

精通大模型应用全链路技术，包括提示词工程、RAG 检索增强、文档切片策略、幻觉抑制方案等。

深度掌握智能体核心机制，包括任务规划、工具调用、长短记忆、状态管理、多智能体协同等，了解 Harness。Engineering、MCP 协议对接，能熟练使用 LangChain、LangGraph、Hermes等主流框架完成智能体场景落地。

具备较强技术钻研能力、问题拆解与故障攻坚能力，对大模型前沿技术保持敏感度。