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李先生 1天前在线已认证

BU Lead, Recruitment · 中智（北京）经济技术合作有限公司

简历处理快

聊一聊

职位介绍: 一、岗位职责 1. 负责大模型、AI Agent相关业务场景落地，完成AI工作流编排、智能任务Skill开发、数据检索与智能分析等实际项目交付； 2. 基于主流Agent框架搭建、迭代智能应用，结合业务需求完成模型调用、流程自动化、智能决策等功能落地； 3. 结合传统机器学习与深度学习算法，开展模型训练、调优与业务预测、识别类项目落地； 4. 跟进AI新技术生态，持续优化现有智能方案，沉淀可复用的技术组件与落地经验； 5. 配合业务团队理解需求，从业务视角输出合理的技术落地方案，保障项目高效迭代交付。二、任职硬性要求（必备） 1. 项目落地能力：具备真实大模型应用落地项目经验，有AI工作流编排、智能Skill任务开发、业务数据检索分析等项目经历；纯RAG知识库、智能问答、客服类项目不作为核心匹配经验。 2. 框架能力：熟练使用LangChain、LangGraph、DeepAgent等任意一类主流AI Agent框架，熟悉Agent开发流程与落地逻辑。 3. 工程编码能力：扎实的Python编程功底，熟练使用Pandas、Numpy进行数据处理，具备独立编码实现能力，不接受仅会可视化低代码拖拽的候选人。 4. 算法与模型基础：掌握传统机器学习、深度学习基础理论，熟悉RNN、LSTM、Transformer、XGBoost、随机森林、决策树等常用算法；熟练使用PyTorch、TensorFlow框架完成神经网络构建与模型训练。 5. 工具认知：了解OpenClaw、Hermes等AI落地常用工具优先。 6. 综合素质：性格稳定平和，具备独立思考、敢于试错创新的能力，可正常沟通协作、理性表达观点，无极端对抗型人格；能够接受项目阶段性加班。 7. 基础能力：具备基础英语口语读写能力。三、优先加分项（非硬性，择优加分） 1. 具备前端、Java开发经验，可辅助前后端协同落地AI项目； 2. 拥有大模型微调、强化学习相关实战经验； 3. 有完整的传统机器学习/深度学习落地项目：包含时序数据预测、图像缺陷检测、因子关联分析、业务结果预测等项目经验，熟练使用CNN、Transformer、XGBoost、随机森林等算法完成模型训练与业务落地； 4. 硕士及以上学历优先； 5. 年轻踏实、学习主动性强，具备清晰的职业规划； 6. 逻辑思维清晰、沟通表达顺畅，跨团队协作能力优秀； 7. 热爱AI技术，主动跟进行业新技术、新框架，具备持续钻研和技术迭代的自驱力。备注：该岗位不是坐在实验室搞论文、自研新算法/底层大模型的算法研究员，也不是只写业务代码的后端开发。而是懂算法+懂大模型+会工程开发的复合型落地工程师：拿着成熟AI技术，给供应链业务系统做智能化改造，让业务提效、减少人工操作。技术侧重：硬性： 1.大模型应用项目落地，项目类型包括编排AI工作流、使用Skill执行任务、数据检索分析等，纯RAG（知识库、知识问答、智能客服）类项目不太考虑。 2.熟悉LangChain、LangGraph、DeepAgent等框架，或其他AI Agent框架。 3.具备Python编码能力，熟悉Pandas、Numpy等，不能只会Vide Coding。 4.有一定的传统机器学习知识，对常见的算法有一定了解，如RNN、LSTM、Transformer、XGBoost、随机森林（Random Forest）、决策树（Decision Trees）。懂得模型训练方式，比如使用Pytorch、Tensorflow构建神经网络（Neural Network）。对OpenClaw、Hermes等工具有一定了解。软性: 1.前端、Java开发属于加分项，不硬性要求。 2.了解大模型微调和强化学习，有实践经验。 3.有传统机器学习算法的项目经验。如时序预测，基于历史数据预测未来6个月数据；通过照片检测设备、零件是否存在缺陷，一般是神经网络训练分类模型，CNN等算法实现，也有使用多模态大模型算法实现的，但是需要训练大模型；通过历史数据学习影响因子和结果之间的关系，然后预测未来，一般使用Random Forest、XGBoost、Transformer算法。

其他信息: 语言要求：英语; 行业要求：人工智能

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