AI产品工程师
40-60k
上海
5-10年
本科
招1人
8月14日更新
猎头
· 摹根麦肯立人才服务（上海）有限公司
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- 职位介绍
- 主要职责 不严格限制候选人过往行业、技术栈，互联网后端开发背景均可投递
一、主导AI服务架构设计与演进
负责AI核心服务的整体技术架构规划，包括模型推理层、知识索引层、编排调度层与可观测性体系。
设计高可用、低延迟的AI网关与API管道，支撑多模型混合路由与灰度发布。
推动AI基础设施的平台化演进，构建可复用、可插拔的共享服务组件（如模型中间件、提示词管理、向量索引服务）。
在系统性能、弹性扩展、成本控制与交付效率之间做出架构级权衡。
二、深度优化RAG与知识检索链路
全面优化检索增强生成（RAG）全链路，涵盖数据分块策略、Embedding模型选型、混合检索（关键词+向量）调优及重排序（Rerank）策略。
针对复杂知识场景，探索并落地图谱RAG（Graph RAG）、结构化检索与非结构化检索的融合方案。
持续优化检索延迟、命中率与上下文相关性，从工程层面降低模型幻觉（Hallucination）。
三、推进Agentic系统与多智能体编排
设计并实现高鲁棒性的Agentic工作流，包括任务规划（Planning）、工具调用（Function Calling/Tool Use）及状态管理（Memory）。
评估并引入多智能体协作（Multi-Agent）框架，解决复杂任务分解与协同决策问题。
构建可观测的Agent执行追踪链路，用于调试、性能分析与行为优化。
四、建立AI效能评估与实验体系（AI Evaluation & MLOps）
构建自动化AI评估框架（Evaluation Framework），覆盖准确性、忠实度（Groundedness）、推理连贯性及响应质量等核心指标。
建立离线与在线实验机制，支持Prompt版本对比、模型A/B测试及策略灰度验证，确保每次技术变更均有量化数据支撑。
搭建持续集成与持续交付（CI/CD）流水线，涵盖模型验证、安全检查和性能基线测试。
五、前沿技术验证与工程落地
持续跟踪LLM、Agent、RAG、模型压缩、推理加速等领域的最新成果，进行技术可行性验证（POC）与性能基准测试（Benchmark）。
负责关键AI组件的技术选型，包括基础模型（开源/闭源）、推理框架、编排引擎及向量数据库，并输出明确的选型评估报告。
针对高并发场景优化推理吞吐量，探索模型量化、KV Cache优化、投机采样等加速技术。
六、跨团队技术协作与知识沉淀
与后端工程团队协作，定义AI服务接口规范与数据契约，确保系统平滑集成。
与业务团队协作，将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案与可度量的技术指标。
编写高质量的技术设计文档，沉淀AI工程化经验，并推动团队内部的技术分享与代码审查。
任职要求
基础要求
计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业硕士及以上学历。
5年以上后端系统或基础架构开发经验，其中至少2年专注于LLM/生成式AI领域的工程研发。
有从0到1构建生产级AI服务或核心组件（如RAG管道、Agent框架、模型网关）的实战经验。
良好的英文技术文档阅读与撰写能力，能够参与国际技术社区交流。
技术能力（需具备以下多数方向的实践深度）
模型与推理：精通主流LLM（如GPT系列、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Llama等）的API调用、参数调优及推理部署；熟悉vLLM、TensorRT-LLM等推理加速框架者优先。
AI工程框架：深入掌握至少一种Agent/工作流编排框架（如LangGraph、Semantic Kernel、CrewAI、AutoGen、OpenAI Agents SDK），并有生产环境调优经验。
检索与知识工程：精通RAG管道构建与优化，熟悉Elasticsearch、Milvus、Pinecone等向量/混合检索数据库；了解知识图谱构建与Graph RAG实现原理。
编程与系统：扎实的Python编程能力，熟练使用FastAPI构建高性能微服务；熟悉RESTful设计、异步编程及常用中间件（Redis、消息队列）。具备TypeScript或C#能力者加分。
云原生与基础设施：熟悉AWS、Azure或阿里云等云平台，掌握Docker、Kubernetes及基础设施即代码（IaC）工具。
评估与实验：有构建AI评估流水线（如使用Ragas、DeepEval或自研框架）的实践经验，理解统计学基础与实验设计原则。
我们看重的核心特质
深度技术好奇心：不满足于API调用，乐于研读技术论文、开源源码，主动拆解前沿技术的内在机理。
工程严谨性：坚信“不可测量则无法改进”，所有技术决策均基于数据、实验与客观基准，而非直觉。
架构抽象能力：能从繁杂的业务场景中提炼共性技术需求，设计可扩展、可维护的架构方案。
结果导向与韧性：面对系统延迟、检索相关性等棘手问题，具备系统化排查与持久攻坚的精神。
持续学习与分享：拥抱AI领域日新月异的迭代速度，并乐于将新认知转化为团队共享的技术资产。
我们寻找的人
我们需要的不只是熟练调用模型接口的开发者，而是能够深入AI工程腹地、定义技术方向、以架构演进驱动产品价值提升的技术专家。您将把AI服务视为一个持续进化的智能系统，而非一次性的项目交付。
- 其他信息
- 语言要求：普通话
- 行业要求：基金/证券/期货
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