人工智能工程师(AI Engineer)

职位描述

工作职责： 1. AI应用与Agent开发：基于LangChain/LangGraph/AI Agents SDK/CrewAI等框架，设计与开发面向制造业的Agent应用；实现Tool Use/Function Calling/MCP集成；设计Multi-Agent协作架构。 2. RAG与企业知识库：构建生产级RAG系统，包括工业文档解析、Chunking策略、Embedding选型、向量库、Retrieval & Reranking、Prompt优化；解决工业文档的特殊挑战；搭建Eval体系。 3. 大模型私有化部署与微调：在客户本地或私有云部署开源大模型，使用推理框架优化吞吐与延迟；针对客户特定场景做LoRA/QLoRA微调，或DPO/RLHF对齐；协同团队做好GPU资源规划、量化策略、模型版本管理。 4. AI-Augmented编程：日常使用AI编程工具进行开发；能写出高质量prompt和spec；建立团队的AI编程SOP；开发提升团队效率的内部工具。 5. 客户对接与方案设计：参与售前方案设计、客户技术沟通、PoC演示与可行性验证；与团队配合完成端到端项目交付；沉淀可复用的解决方案模板。 6. 文档与规范：输出系统架构图、Prompt库、Eval报告、API文档与运维手册；建立标准化的AI应用交付SOP与LLMOps流程规范。 岗位要求： 必备条件： 1. 3年以上软件开发经验，其中至少1年专注于LLM/Agent/RAG相关项目落地。 2. Python精通；熟悉TypeScript/Node.js。 3. 深度使用过至少2个主流LLM。 4. 熟悉至少1个Agent框架的内部原理。 5. 有过生产级RAG系统经验。 6. 熟悉至少1个向量数据库。 7. 熟悉本地推理工具。 8. 日常主力使用Claude Code或Cursor。 9. 扎实的工程能力。 10. 良好的客户沟通与项目推进能力。 优先条件： 1. 有自己的GitHub/Blog，能展示真实的代码、项目或技术思考。 2. 有MCP服务器开发经验。 3. 有微调过开源大模型且有线上效果数据。 4. 有制造业、ERP、MES、工业IoT场景的项目经验。 5. 有把AI项目从0到1带到生产环境的全流程经验。 6. 写过LLM评测体系或LLMOps工具。 7. 在Hugging Face或公开开源社区有过实质性贡献。 8. 具备一定英语沟通能力。

任职要求

• 学历要求：本科
• 经验要求：3-5年经验
• 工作性质：全职