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云梦-AI工具开发技术美术（全栈、AI平台方向）

深圳社招

今天更新2026/10/21

RESPONSIBILITIES

岗位职责

以全栈能力打通端到端：后端服务 + 前端交互（对话流 / SSE 流式）+ 数据与中间件（Milvus/PGVector、Kafka、Redis、PostgreSQL/Neo4j），交付可上线的 AI 工具产品；
负责 AI应用与工具平台的设计与研发，搭建可自主规划、调度、执行的智能体系统；
搭建面向游戏美术生产的 AIGC 素材生成管线：基于 ComfyUI / Stable Diffusion（含 ControlNet / LoRA）等工具，将概念原画、贴图、图标、UI、2D/3D 素材的生成能力工程化、批量化、可复用，并与美术 DCC 工具链及资产生产管线（Pipeline）打通，提升素材产出效率与风格一致性；
建设并持续优化 RAG 检索平台：多路召回（向量 + BM25 + 知识图谱）、Reranker 重排、Agentic RAG / GraphRAG，保障召回准确率与知识实时更新；
负责大模型服务化与私有化部署：vLLM 推理服务、SAM、Clip等模型的 LoRA/QLoRA 微调、量化与推理优化，封装稳定的 FastAPI 服务；
承担 Agent运行时与工程化基建：多租户并发、长期记忆、工具中间件（harness）、执行沙箱、MCP Server 封装、LLM-as-Judge 质量回归与评测闭环；
跟进业界最新 Agent / 大模型技术，推动在实际业务场景（如游戏研发、素材生产、内容创作、招聘提效等）中的落地。

REQUIREMENTS

本科及以上学历，计算机/软件/AI 相关专业，拥有2年以上相关经验（含高质量实习经历可放宽），有真实上线的AI Agent/大模型应用项目；
Agent编排（核心）：熟练使用LangGraph/LangChain或Claude Agent SDK/Dify等框架，独立完成ReAct、Plan-and-Execute、多智能体协作等编排，理解MCP协议；
RAG（核心）：具备 RAG 全链路实战经验——混合检索、重排、知识图谱构建（Neo4j）、离线评测；
模型侧：有vLLM 部署经验，做过 LoRA/QLoRA 微调，了解量化与推理优化；
全栈工程：精通 Python，熟悉 Java 或 TypeScript（至少一门）；
后台高并发：具备后台服务器高并发处理经验，熟悉分布式架构、缓存、消息队列、限流削峰与性能调优，能支撑大规模请求下的服务稳定性；
AIGC 素材生成与管线（游戏方向）：熟悉ComfyUI/Stable Diffusion工作流搭建与定制（ControlNet、LoRA训练与应用），有游戏行业素材（原画/贴图/图标/UI/2D/3D资产）AI 生成制作经验；了解并能对接DCC软件（Maya/Blender/3ds Max/Substance等）与美术资产生产管线（Pipeline），具备管线工具开发或素材生产流程自动化经验；
工程素养扎实，具备多租户、系统稳定性与代码规范意识，能独立owner一个模块从0到1。

OfferSeek 对公开岗位信息进行聚合、去重和结构化整理，最终申请以企业官方页面为准。