AI-Native 应用工程师 （智能体与AI应用方向）(J12750)

我们需要的是生于数字时代、信仰 AI-Native 的行动派。比起完美的理论，我们更看重你快速构建 MVP（最小可行性产品）的实战能力。如果你习惯用 AI 武装自己，能够一个人活成一支队伍，这里就是你的主场。

1.AI-Native 应用与智能体（Agent）研发：负责基于大语言模型和多模态模型构建企业级 AI-Native 应用、智能体工作流及多智能体协同系统。

2.大模型工程化与集成：构建稳定、高效的 LLM 中台或应用集成层，实现模型能力与企业现有业务系统（如飞书、CRM、质量/项目管理系统等）的深度打通。

3.架构设计与高可用保障：负责 AI 应用的后端架构设计，建立完善的 AI 应用评估、监控、日志追踪与安全合规体系（如防幻觉、敏感词过滤、数据隐私保护）。

4.技术探索与业务赋能：紧跟大模型前沿技术，探索 AI 在企业数智化转型中的创新落地场景，赋能团队及业务线，推动“人机协同”的高效研发文化。

1.基本要求：

i.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3年及以上后端研发经验，且有 1年以上 AI-Native 应用 / 大模型落地实战经验。

2.技术栈要求：

i.编程语言： 至少精通一门开发语言，具备良好的代码规范和工程素养。

ii.AI 开发框架： 熟练掌握 LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel 等主流 LLM 开发框架，有纯代码或低代码平台智能体开发经验者优先。

iii.工程基础： 熟悉常见后端技术栈（MySQL、Redis、Kafka、Docker、K8s），具备高并发、微服务架构设计与性能调优能力。

3.核心能力：

i.对大模型生态有深刻理解，能独立解决大模型落地过程中的“幻觉”与延迟痛点。

ii.具备极强的学习能力和技术敏感度，能够快速将前沿 AI 论文或开源方案转化为生产力。

4.加分项：

i.拥有独立开源 AI 项目、Hackathon 获奖经历、或在顶级 AI/技术社区活跃者优先。

ii.有企业级软件AI 改造或智能体开发经验者优先。