黄浦区
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为了节约大家的时间，简单对我们的项目和工作方式做个介绍，我们是一家专业的软件服务公司，目前服务的客户都是知名金融公司，所做项目主要是大模型在金融行业的应用方向;因项目需要该岗位的工作方式大部分时间都需要长期外包驻场在客户现场进行项目交付(非简单人力外派模式，项目基本上都是团队交付)，不接受者请勿投递，谢谢！ 核心职责 1. 需求对接与方案设计：独立或协同产品经理与客户对接，深度挖掘业务场景与痛点，主导设计以大模型（LLM）为核心的技术方案，并撰写技术方案文档。 2. 技术实现与开发： ◦ 负责高质量Prompt的编写、调试与迭代优化，针对复杂场景设计分层策略（如CoT、Few-shot），解决幻觉、偏差等问题，平衡效果与成本。 ◦ 搭建和优化RAG系统，包括文档解析、文本分块、向量化检索与重排序等全流程。 ◦ 利用相关框架（如LangChain/Dify）搭建和配置AI应用工作流，确保与客户系统的有效集成。 3. 评测体系构建与效果保障： ◦ 拉取和处理复杂数据，构建覆盖多维度的评测集。 ◦ 制定评测策略与标准，并推动测试团队或自行完成效果验收。 ◦ 建立数据反馈闭环，基于评测结果和数据洞察驱动产品持续迭代。 4. 全流程需求开发管理与交付： ◦ 协同业务、产品、工程、测试等团队，确保项目高质量交付。 ◦ 有效管理客户期望，处理项目风险，确保客户满意度。 --- 任职要求 1. 硬性条件： ◦ 统招本科及以上学历。能力优秀者可以接受应届。 ◦ 接受并愿意长期驻场客户现场工作。 ◦ 设计/开发/交付一个以上大模型应用场景（如RAG问答、智能客服、Agent助手等）的项目经验。 ◦ 独立构建评测集和制定评测标准的实操经验，能说清楚如何衡量一个AI功能的好坏。 ◦ 与产品经理或客户直接沟通需求、并完成技术方案设计的经历。 2. 核心技术能力： ◦ 精通Prompt Engineering：熟悉大模型技术原理及方法论，有实际优化Prompt解决业务问题的经验。 ◦ 熟练掌握RAG全链路技术：对文本分块、向量化、检索等环节有实践理解。 ◦ 扎实的数据处理能力：熟练使用Python/SQL及相关库（如Pandas）进行数据清洗、分析及构建数据集。 ◦ 严谨的数据驱动思维：能独立设计评测体系，有构建测试集或AB实验经验，对数据能进行独立的处理及分析。 3. 核心软实力： ◦ 逻辑清晰，沟通有力：能精准理解需求，并能条理分明地阐述自己的技术方案和决策依据。 ◦ 结果导向，强执行力：对交付负责，有强大的推动力，能主动解决问题而非被动等待指令。 ◦ 客户服务意识：具备乙方思维，能耐心应对客户需求，管理客户期望。 ◦ 出色的沟通能力，能作为技术和业务之间的桥梁。 ◦ 强大的逻辑思维和问题解决能力，能独立负责。 ◦ 结果导向，对最终产出效果有极强的责任心。 额外加分项 ◦ 行业经验：拥有金融、保险、医疗、政务等复杂业务领域的项目经验，能快速理解其业务逻辑和合规要求。 ◦ 技术广度：具备大模型微调（LoRA）、Agent智能体开发、多模态应用等任一方向的深入实践经验。 ◦ 工程化能力：有将AI应用进行容器化（Docker）部署、性能优化或参与过一定规模系统集成的经验。 ◦ 出色的客户对接能力：有乙方驻场或ToB/ToG项目交付经验，能承受甲方现场的工作压力并表现出色。
2026-02-28 08:47
IP属地：上海
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