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职位详情
这个方向聚焦于将大模型等AI技术深度融入实际业务场景，打造可靠、高效的AI应用或平台。
岗位职责
AI应用开发：承担基于大语言模型（LLM）的AI应用研发工作，包括智能问答系统、数据分析辅助工具、流程自动化Agent等，并推进其在真实业务环境中的落地实施。
系统架构设计：主导AI Agent系统的整体架构规划与实现，涵盖任务流编排、多智能体协同机制、工具调用（Tool Use）模块及记忆（Memory）功能的设计与开发。
RAG系统构建：负责检索增强生成（RAG）系统的核心模块开发、性能调优与日常维护，涉及向量数据库选型、知识图谱搭建、长文本处理策略等关键技术环节。
工程化与集成：完成AI应用与企业内部系统（如DevOps工具链、业务中台）的API对接、联合调试与部署上线，确保系统具备高可用性与运行稳定性。
技术探索与优化：持续跟进人工智能领域最新进展，探索前沿技术的实际应用场景；对现有AI系统的输出效果、响应性能及资源成本进行迭代优化。
任职要求
学历与专业：一般需计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历，资深岗位或特定企业可能倾向硕士背景。
编程能力：熟练掌握 Python，多数岗位同时关注 Java 或 Go 的后端开发能力，具备扎实的编码规范意识和工程化思维。
AI技术栈：
框架：熟悉 PyTorch、Keras、LangChain、LangGraph、TensorFlow、LlamaIndex、Dify、AutoGen 等主流AI开发框架，能够独立完成模型设计、训练、调参与部署全流程。
核心技能：深刻理解Agent架构、Prompt Engineering（提示词工程）、RAG技术体系，掌握机器学习（聚类、回归、分类）与深度学习（CNN、RNN、Transformer）核心算法，具备模型全周期开发能力。
向量数据库：了解 Milvus、FAISS、Pinecone 等向量数据库的应用与调优。
数据处理能力：熟练使用 SQL、Pandas、NumPy 进行数据清洗与特征构建，拥有大规模数据处理与分析实践经验。
工程能力：熟悉Linux操作系统，掌握Docker、K8s容器化技术，了解微服务架构及CI/CD交付流程。
经验要求：具有大模型应用的实际开发与项目落地经验，有完整AI项目（如知识库系统、智能助手）实施经历者优先考虑。
岗位职责
AI应用开发：承担基于大语言模型（LLM）的AI应用研发工作，包括智能问答系统、数据分析辅助工具、流程自动化Agent等，并推进其在真实业务环境中的落地实施。
系统架构设计：主导AI Agent系统的整体架构规划与实现，涵盖任务流编排、多智能体协同机制、工具调用（Tool Use）模块及记忆（Memory）功能的设计与开发。
RAG系统构建：负责检索增强生成（RAG）系统的核心模块开发、性能调优与日常维护，涉及向量数据库选型、知识图谱搭建、长文本处理策略等关键技术环节。
工程化与集成：完成AI应用与企业内部系统（如DevOps工具链、业务中台）的API对接、联合调试与部署上线，确保系统具备高可用性与运行稳定性。
技术探索与优化：持续跟进人工智能领域最新进展，探索前沿技术的实际应用场景；对现有AI系统的输出效果、响应性能及资源成本进行迭代优化。
任职要求
学历与专业：一般需计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历，资深岗位或特定企业可能倾向硕士背景。
编程能力：熟练掌握 Python，多数岗位同时关注 Java 或 Go 的后端开发能力，具备扎实的编码规范意识和工程化思维。
AI技术栈：
框架：熟悉 PyTorch、Keras、LangChain、LangGraph、TensorFlow、LlamaIndex、Dify、AutoGen 等主流AI开发框架，能够独立完成模型设计、训练、调参与部署全流程。
核心技能：深刻理解Agent架构、Prompt Engineering（提示词工程）、RAG技术体系，掌握机器学习（聚类、回归、分类）与深度学习（CNN、RNN、Transformer）核心算法，具备模型全周期开发能力。
向量数据库：了解 Milvus、FAISS、Pinecone 等向量数据库的应用与调优。
数据处理能力：熟练使用 SQL、Pandas、NumPy 进行数据清洗与特征构建，拥有大规模数据处理与分析实践经验。
工程能力：熟悉Linux操作系统，掌握Docker、K8s容器化技术，了解微服务架构及CI/CD交付流程。
经验要求：具有大模型应用的实际开发与项目落地经验，有完整AI项目（如知识库系统、智能助手）实施经历者优先考虑。
2026-06-26 14:04
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年PyTorchPython
北京汉克时代科技有限公司
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