27届-AI开发工程师-成都 (J14117)

企业内部业务系统智能化建设及改造，进行自研大模型应用开发，同时覆盖研、产、供、销、服全场景AI能力搭建，负责信息化系统开发建设、RAG知识库、智能体、大模型接口封装、业务系统AI模块开发与集成落地，打通大模型与集团自研、各业务中台数据链路。

1. 01

   企业级RAG向量知识库搭建与优化： 搭建集团各业务知识库，完成文档解析、文本切片、向量化存储、检索链路开发；针对产品资料做检索增强生成优化，提升问答、分析准确率，优化召回、重排逻辑。

2. 02

   Agent开发与业务系统集成： 开发面向各业务的业务智能Agent，实现自然语言查询数据、自动生成报表等；设计插件体系，完成Agent与、BI、ERP等系统的接口对接，实现跨系统数据调用与任务自动化。

3. 03

   大模型服务化与工程化落地： 封装统一AI服务网关，统一管理大模型调用、鉴权、限流、日志监控、成本统计；开发Promp工程管理工具、模型效果评估工具，建立AI应用性能、准确率、安全监控告警体系；优化并发响应速度、降低模型调用成本。

4. 04

   多系统AI模块集成开发： 配合产品经理、平台架构负责人，完成AI能力嵌入自研系统；同步支撑售后、办公场景AI需求，统一沉淀可复用AI组件库。

5. 05

   技术调研与落地优化： 持续跟踪大模型、向量数据库、Agent前沿技术，调研私有化部署、轻量化微调方案；解决AI应用生产环境稳定性、幻觉、数据安全、权限隔离等问题；输出技术方案、开发文档、运维手册。

6. 06

   数据安全与AI合规管控： 设计AI数据隔离机制，客户、财务等数据敏感信息脱敏、权限管控，保障客户商业数据、海外客户数据使用合规，建立大模型输出内容审核机制。

7. 07

   系统建设及变更： 负责等信息化系统的常规开发及变更，配合产品经理完成产品的建设，深入研究业务域信息化系统的技术功能与产品逻辑，持续优化系统瓶颈问题，提升用户体验，减少运维数量。

1. 01

   熟练掌握Python/Java至少一门主力开发语言，掌握SpringBoot/FastAPI等Web开发框架；熟悉Oracle、Redis，熟练使用主流向量数据库（Milvus/Chroma/Pinecone）；

2. 02

   精通大模型应用开发流程：Prompt调优、RAG检索增强、Agent编排、API服务封装；做过业务知识库、智能问答、文档抽取类落地项目；

3. 03

   了解LangChain、LangGraph、Dify等AI应用开发框架，能够进行Agent完整开发；

4. 04

   了解OCR、文本分类、实体抽取等NLP技术，能做简单数据标注与效果调优；

5. 05

   了解Docker、k8s容器化部署、AI服务运维监控，有私有化大模型对接经验。