【崗位職責】
AI解決方案設計
1.深入理解業務場景

，識別AI技術可賦能的痛點與機會點
2.設計端到端的AI應用解決方案，包括技術選型、架構設計、實施路徑
3.將複雜的AI能力（LLM、RAG
、Agent、CV等）封裝為易用的業務組件
4.評估AI方案的可行性、成本與ROI，輸出技術方案文檔

大模型應用開發
1.基於主流大模型（GPT、Claude
、文心

、通義等）構建業務應用
2.設計並優化Prompt工程，提升模型輸出質量與穩定性
3.搭建RAG（檢索增強生成）係統，實現企業知識庫的智能問答
4.開發AI Agent工作流，實現複雜任務的自動化處理

全棧係統開發
1.後端開發：設計API架構，使用Python/Node.js/Go等開發高性能服務端
2.前端開發：構建用戶友好的Web界麵
，使用React/Vue等現代前端框架
3.數據庫設計：合理設計數據模型，使用關係型/向量數據庫支撐AI應用
4.係統集成：對接企業現有係統（ERP、CRM、OA
、WMS等），實現數據互通

AI基礎設施與工程化
1.搭建模型服務化部署方案（API封裝、負載均衡
、緩存策略）
2.實現AI應用的監控

、日誌、告警體係
3.優化推理性能與成本
，包括模型量化、批處理、流式輸出等
4.建立AI應用的安全防護機製（輸入過濾、輸出審核
、權限控製）

業務賦能與推廣
1.為業務部門提供AI技術培訓與使用指導
2.沉澱可複用的AI組件與***實踐，降低業務接入門檻
3.收集業務反饋
，持續迭代優化AI解決方案
4.跟蹤AI技術發展趨勢，引入適合業務的新能力

【任職要求】
1.本科及以上學曆，計算機
、人工智能、軟件工程等相關專業優先
2.3年以上軟件開發經驗，具備完整項目交付經曆

AI能力：
1.熟悉主流大模型API使用與特性差異
2.掌握Prompt Engineering技巧與優化方法
3.了解RAG架構，有向量數據庫（Milvus/Pinecone/Weaviate等）使用經驗
4.熟悉LangChain/LlamaIndex等AI應用開發框架
5.後端能力：
6.精通至少一門後端語言（Python/Node.js/Go/Java）
7.熟悉RESTful API設計與微服務架構
8.掌握常用數據庫（MySQL/PostgreSQL/MongoDB/Redis）

前端能力：
1.熟練使用React/Vue/Angular等現代前端框架
2.熟悉TypeScript，具備良好的代碼規範意識
3.了解前端工程化（Webpack/Vite、CI/CD等）