AI应用工程师

1. 深入业务一线（小家电品类、亚马逊/独立站、内销渠道、供应链、营销），识别可被 AI 改造的业务场景，与 PM、BA、业务方共同完成需求拆解与方案设计。

2. 主导 AI 应用项目的端到端交付：包括场景调研、Prompt / Agent 设计、模型选型与调优、API 集成、效果评估、灰度上线与持续迭代。

3. 基于内部 Agent 编排平台，构建可复用的智能体（Agent）与工具组件，沉淀为部门级 AI 资产。

4. 熟练使用 Claude、Codex、国产大模型及内部 AI 平台等工具，将 AI 能力融入日常开发流程，提升团队整体交付效率。

5. 将项目交付经验沉淀为内部 SOP、案例库与最佳实践文档，支持团队能力复制与规模化扩张。

6. 与 IT 数据团队、业务部门、外部 AI 服务商保持高效协同，推动跨部门 AI 项目从 0 到 1 再到 N 的落地。

必备条件：

1. 本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数学等相关专业。文科也行。

2. 2 年以上 AI 工程化或后端 / 全栈开发经验。

3. 至少 1 个 LLM大模型 驱动应用从 0 到 1 上线的实际项目经验（须为生产环境，非 Demo 或 PoC）。

4. 熟练使用主流 LLM API（Claude / GPT / Gemini / 国产模型），理解 token、context window、function calling、tool use 等核心机制。

5. 掌握至少一种 Agent 编排框架（LangChain / LlamaIndex / Dify / Coze / 自研框架），具备实际项目应用经验。

6. 主力开发语言：Python / TypeScript / Go 至少其一熟练，能够独立完成 API 服务、数据处理脚本及简单前端页面的开发。

7. 具备良好的工程素养：版本管理（Git）、CI/CD、可观测性、日志规范、异常处理、code review 习惯。

8. 具备业务理解与需求拆解能力：能与 PM、业务方进行有效对话，将模糊业务诉求转化为可执行的技术方案。

9. 具备自驱力与抗压能力：业务节奏快、需求变化多，需主动推进、灵活调整。

加分项（任一）：

1. 具备 FDE（Forward Deployed Engineer）、解决方案工程师或技术 PM 经验，曾与客户/业务方深度协作完成 AI 项目端到端交付。

2. 具备 RAG、Embedding 微调、多模态、模型 Fine-tuning 等专项技术经验。

3. 曾主导智能客服、知识库问答、数据分析 Agent、自动化工作流等场景的实际落地。

4. 具备小家电、跨境电商、消费品、出海等相关行业经验，熟悉品类、用户与运营逻辑。

5. 熟悉数据治理、数据仓库或 SQL，能够与 IT 数据团队高效协作。

6. 拥有 GitHub 个人项目、技术博客或技术社区贡献，可展示 AI 实战能力。

7. 英语可作为工作语言（业务涉及海外市场）。