职位详情
Python, Java, RAG, Prompt Engineering, AI/LLM
角色概述
作为AI应用工程师,您将负责将大语言模型及其他AI组件集成、微调并投入实际生产环境的软件系统中。该岗位聚焦于训练后的流程,包括模型微调、提示工程、检索增强生成(RAG)、向量数据库整合与模型部署等环节,而非底层模型的研发。您将与后端开发团队、产品团队及数据团队紧密协作,构建高效、准确、稳定且具备上线能力的智能应用。
主要职责
- 将大语言模型及其他AI模块嵌入Web及后端应用系统
- 使用LoRA、QLoRA或监督式微调等技术对开源模型进行优化调整
- 基于向量数据库构建RAG处理流程
- 针对不同任务设计并优化提示词策略(如提示链、模板化结构、少样本配置)
- 对模型进行封装并部署用于推理服务
- 在线环境中评估和监控AI模型的表现
- 确保AI系统在生产中的可扩展性、安全性与合规性
- 持续跟进主流LLM工具生态的发展动态(如LangChain、LlamaIndex、OpenAI API、Hugging Face、Spring AI等)
任职要求
- 计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历
- 具备2年以上开发AI增强型应用或服务的实际经验
- 精通Python,熟悉LangChain、Transformers或Hugging Face数据集等框架
- 理解向量嵌入原理,并有使用向量检索工具的实际经验
- 掌握模型部署流程(如Docker、REST API、AWS/Microsoft Azure等云平台)
- 了解提示工程方法论及大模型行为调优技巧
- 有对接OpenAI、Anthropic或Mistral、LLaMA等开源模型API的实践经验
优先条件
- 具备使用PEFT方法(如LoRA/QLoRA)进行模型微调的经验
- 了解LLMOps、可观测性机制及模型评估体系
- 接触过安全、隐私保护与负责任AI的相关实践
- 曾参与聊天机器人、智能助手、文档分析器等AI应用的开发
- 在开源AI工具或生成式AI工作流中有过贡献记录
角色概述
作为AI应用工程师,您将负责将大语言模型及其他AI组件集成、微调并投入实际生产环境的软件系统中。该岗位聚焦于训练后的流程,包括模型微调、提示工程、检索增强生成(RAG)、向量数据库整合与模型部署等环节,而非底层模型的研发。您将与后端开发团队、产品团队及数据团队紧密协作,构建高效、准确、稳定且具备上线能力的智能应用。
主要职责
- 将大语言模型及其他AI模块嵌入Web及后端应用系统
- 使用LoRA、QLoRA或监督式微调等技术对开源模型进行优化调整
- 基于向量数据库构建RAG处理流程
- 针对不同任务设计并优化提示词策略(如提示链、模板化结构、少样本配置)
- 对模型进行封装并部署用于推理服务
- 在线环境中评估和监控AI模型的表现
- 确保AI系统在生产中的可扩展性、安全性与合规性
- 持续跟进主流LLM工具生态的发展动态(如LangChain、LlamaIndex、OpenAI API、Hugging Face、Spring AI等)
任职要求
- 计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历
- 具备2年以上开发AI增强型应用或服务的实际经验
- 精通Python,熟悉LangChain、Transformers或Hugging Face数据集等框架
- 理解向量嵌入原理,并有使用向量检索工具的实际经验
- 掌握模型部署流程(如Docker、REST API、AWS/Microsoft Azure等云平台)
- 了解提示工程方法论及大模型行为调优技巧
- 有对接OpenAI、Anthropic或Mistral、LLaMA等开源模型API的实践经验
优先条件
- 具备使用PEFT方法(如LoRA/QLoRA)进行模型微调的经验
- 了解LLMOps、可观测性机制及模型评估体系
- 接触过安全、隐私保护与负责任AI的相关实践
- 曾参与聊天机器人、智能助手、文档分析器等AI应用的开发
- 在开源AI工具或生成式AI工作流中有过贡献记录
2026-06-21 12:22
IP属地:天津
职位福利
本科3-5年大模型算法深度学习机器学习自然语言处理Python

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