AI研发工程师

参与面向工厂业务系统的 AI Agent 智能体应用设计与开发,围绕生产、设备、质量、运营等场景,构建高可用、高扩展的大模型应用与服务架构；

参与 Prompt 工程、RAG 检索增强、Tool Calling 工具调用、工作流编排等 AI 应用核心能力的研发与优化,提升智能化功能在业务场景中的可用性、稳定性与效果；

对接和集成内外部系统能力,基于 OpenAPI、RPC、MCP 等方式完成业务系统、数据平台、知识库及 AI 服务之间的工具链整合与服务编排；

探索大模型、Agent、AIGC 等前沿技术在工厂业务场景中的落地应用,推动 AI 能力在生产、设备、质量、运营等业务系统中的方案验证、功能建设与实际应用。

与研发团队、生产团队、质量团队、数据团队等跨部门协作,确保项目顺利推进。

向非技术背景的业务人员清晰地传达技术概念和解决方案,促进业务团队对智能化技术的理解和应用。,参与需求分析、方案设计、开发实现、联调测试、上线验证及效果评估的全链路,推动 AI 能力与业务系统深度结合。

硕士及以上学历,计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业；

熟练掌握 Node.js / Python / Java / Go / C++ 中至少一种编程语言,具备扎实的算法与数据结构基础；

具备 Agent 系统开发经验,熟悉 LangChain / LlamaIndex / AutoGen 等主流框架及其实现原理；

掌握 Prompt Engineering、RAG、Tool Calling、Context Engineering 等 AI 应用关键技术；

理解 OpenAPI、RPC、MCP 等通信协议,有实际的工具集成与系统对接经验；

了解机器学习与深度学习基础,熟悉 PyTorch / TensorFlow 等框架,有 Transformer 模型实战经验者优先；

具备问题驱动和价值驱动的探索精神,善于从模糊需求中拆解并解决核心问题；

敢于创新,对 AI 新技术、新范式在商业场景中的应用边界保持敏感与好奇；

对 AI 技术充满热情,学习能力强,持续关注 AIGC 前沿研究动态。 加分： - 有开源项目贡献经验或个人 AI 应用作品； - 熟悉低代码 / 无代码平台或企业级应用开发； - 了解飞书、钉钉等协同平台生态及其开放能力；