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李女士 1天前在线已认证

猎头 · 太原市锐仕方达人才科技有限公司

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职位介绍: 基于开源生态搭建高可扩展的AI中台框架，并主导后续集团级AI Agent及多模态应用的演进。岗位职责 负责智能问数（Text-to-SQL）核心引擎的研发攻坚，针对复杂结构化数据（MySQL/PG/ClickHouse等），设计高准确率的语义解析与SQL生成链路，解决字段歧义、跨表关联等实际难题。 负责企业AI基础中台的总体框架设计，按需搭建数据工程、模型工程、Agent工程、知识库等核心模块，确保各组件间的松耦合与可插拔性，为后续非结构化数据接入和多Agent协同预留架构空间。 负责大模型在业务场景中的深度工程化应用，涵盖： - 上下文工程（Context Engineering）：动态检索、重排序（Rerank）、上下文压缩与结构化构建，确保LLM接收到的信息高度精准且不超窗口； - Harness Engineering：结构化输出约束（如JSON/XML模式强制）、校验器（Validator）与护栏（Guardrail）机制设计，确保AI输出的格式合规性与业务逻辑安全性； - Loop Engineering：Agentic循环的编排（规划-执行-反思-重试，ReAct/Plan-and-Execute），设计合理的停止条件与异常兜底策略； - 辅以常规的Prompt Engineering、Few-shot示例设计及SFT/LoRA微调，持续提升模型在垂直业务领域的表现。 立足当下，放眼未来：智能问数是第一步，后期将主导搭建集团级AI架构，孵化各类智能体（Agent）与AI原生应用，推动全业务线的智能化升级。任职要求 学历要求：全日制一本及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业优先（对学习能力与认知上限要求较高）。 AI实践经验：拥有至少1个完整的AI应用项目研发经历（不限年限，方向可涵盖智能对话、代码生成、RAG或Text-to-SQL等），能清晰阐述项目中的技术选型逻辑与踩坑经验。 大模型认知深度与工程范式理解：对主流开源/闭源大模型（如GPT系列、Qwen、DeepSeek、Llama等）的底层原理、能力边界与进化趋势有深刻理解；对上述上下文工程、Harness、Loop等生产级Agent工程范式有实际落地经验或深入的系统性思考；具备优秀的行业视野与前沿技术敏锐度，能持续追踪LLM、Agent、多模态等领域的学术与工程动态，并主动将新技术引入落地评估。 工程思维与质量保障（不限制技术栈）：编程语言不限（Python/Java/Go均可），我们拥抱Vibe Coding等高效率开发模式，但必须具备与之匹配的质量兜底能力——精通AI应用的质量评估体系，能独立构建自动化评估集（Benchmark）与评测指标（如SQL执行准确率、Agent任务成功率、工具调用可靠性、Harness输出合规率等），确保AI输出的可测试、可度量与可监控。 架构与抽象能力：具备复杂系统的模块化设计能力，熟悉Docker/K8s等容器化技术，能基于开源框架（如LangChain/LangGraph、Dify、Vanna.ai等）进行二次封装与定制开发，而非简单调用。加分项 有较丰富的工业领域（制造业、能源、供应链等）软件系统项目经历，能快速理解工业业务语义与数据逻辑； 有产品经理（PM）或解决方案工程师（SE）任职经历，具备将模糊业务诉求转化为清晰技术方案的能力； 有Graph RAG、Hybrid Search等前沿检索技术的实战调优经验； 有开源项目Contributor经历或MLOps全链路搭建经验。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：专业技术服务

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