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职位介绍: 岗位职责 1.负责企业AI应用场景的技术方案设计与开发落地，包括但不限于智能问答、文档理解、知识检索、辅助决策等 2.基于大语言模型（LLM）构建AI Agent应用，实现AI与业务系统的深度集成 3.开发和优化RAG系统，包括文档解析、向量化、检索策略优化、答案生成与溯源 4.负责AI模型的选型、评测、微调（Fine-tuning）和部署优化 5.通过Function Calling、MCP协议等方式实现AI Agent与企业内部IT系统的对接 6.设计AI应用的前后端架构，确保系统的可扩展性、安全性和高可用性 7.参与AI应用场景的需求分析，将业务痛点转化为可落地的技术方案 8.建立AI应用的评测体系，持续跟踪模型效果并迭代优化任职要求基本条件： •研究生及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业 •2年以上AI应用开发经验，有大模型应用（LLM Agent）实际落地项目经验 •有制造业信息化或工业软件背景者优先专业技能： •精通Python，熟悉FastAPI/Flask等Web框架，具备完整的全栈开发能力 •深入理解LLM原理与应用架构（Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent框架） •熟练使用主流LLM API（OpenAI/Anthropic/国产大模型等），了解各模型能力边界 •熟悉LangChain/LlamaIndex/Dify等LLM应用开发框架 •具备向量数据库实战经验（Milvus/Weaviate/Chroma等） •熟悉容器化部署（Docker/K8s），有GPU推理服务部署经验（vLLM/TGI/TensorRT-LLM等） •了解传统软件开发流程，能实现AI能力与PDM/ERP/OA等企业系统的集成加分项： •有AI Agent工作流编排经验（多Agent协作、工具调用链路设计） •有OCR、文档理解、多模态模型应用经验 •了解MCP协议、A2A协议等Agent互操作标准 •有RPA+AI融合开发经验 •了解军工行业信息安全要求，有私有化部署经验优先录用条件 •有完整的“需求分析→方案设计→模型选型→系统开发→上线运营”项目交付经验 •能清晰解释RAG的检索召回率优化策略、模型幻觉抑制方法 •理解“AI应用开发≠调API”，知道工程化落地的坑在哪

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：学术/科研

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