崗位職責：
1.參與基于開源?語?模型（如 Qwen、DeepSeek等）?向真實業務場景的 AI 應?系統開發，包括但不限于知識問答、內容?成、數據分析等具體功能模塊；
2.承擔 RAG（檢索增強?成）系統的端到端開發與持續優化，涵蓋知識庫構建、?結構化?檔解析（PDF/Word等）、?本分塊策略、向量索引、混合檢索（BM25 + 向量）、重排序（Rerank）及?成質量提升；
3.參與 Agent 架構相關功能開發，包括?具調?（Function Calling）、任務分解、記憶管理或多智能體協作中的具體組件實現；
4.協同其他團隊，將?模型能?集成到企業內部系統（如OA、業務管理系統）中，完成指定功能模塊的對接與聯調；
5.通過 Prompt Engineering、模型微調（LoRA/QLoRA）或評估優化（如 RAGAS），提升所負責模塊的準確性與穩定性；
6.參與模型服務封裝（FastAPI/Flask）、容器化部署（Docker）及性能監控，保障所開發模塊的可?性與響應效率；
7.編寫清晰的技術?檔，沉淀?程規范與最佳實踐，推動團隊 AI 應?開發能?標準化。
任職條件：
1.大學本科及以上學歷，需取得相應學位，計算機、軟件工程、人工智能或相關專業；
2.有3-5年軟件開發經驗，?少1年?模型應?開發經驗，有參與完整項?上線的經歷；
3.熟練掌握 Python 作為主要開發語?，具備良好的?程規范與代碼可維護性；
4.熟悉 LangChain / LlamaIndex 框架，有 RAG、Agent 或 Function Calling 相關模塊的開發經驗；
5.了解主流開源?模型（Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等）的基本使?與微調?法（如 LoRA）；
6.掌握 向量數據庫（如 Milvus、Chroma）或傳統數據庫（MySQL、Redis、Elasticsearch）的使?；
7.熟悉 Embedding 模型（如 BGE、text2vec）及檢索優化策略（混合檢索、rerank、query 改寫等）；
8.具備 Web 接?開發能?（FastAPI / Flask），了解 Docker 基礎?法；
9.具備良好的溝通能?與團隊協作意識，能清晰表達技術?案并接受反饋；
10.同等條件下，有 LangGraph、Agno等多智能體框架使?經驗、熟悉 vLLM、SGLang 等推理部署?具的優先；
11.具備良好的政治素養、優秀的思想品質，身體健康，品行端正，無任何違紀違規行為。