岗位职责
负责大模型应用相关功能与模块的设计、开发和维护，参与技术方案设计，推动 AI 能力在业务场景中的落地。 开发并优化 RAG、工具调用、流程编排、上下文管理、结果校验等能力，提升应用效果与运行效率。 对接知识库及内部业务系统，将业务接口、规则和流程封装为可复用的工具、技能与工作流。 与产品、业务、算法、数据等团队协作，独立完成所负责模块的需求分析、方案设计、工程实现、上线及迭代。 参与评测与线上监控建设，定位并处理回答错误、检索效果不佳、工具调用异常等问题，持续优化准确性、稳定性、响应时延和运行成本。 跟踪大模型应用相关技术与实践，结合项目需求开展验证，持续改进现有方案和工程实现。
职位要求
计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历。 5 年以上研发经验，具备大模型应用、AI Agent、RAG、企业 Copilot、智能助手等相关项目的实际开发经验。 熟悉 Prompt、Embedding、Reranker、Function Calling / Tool Calling、Workflow 等基本原理与常见实现方式，具备 RAG、工具调用或工作流编排的工程实践经验。 具备扎实的后端开发能力，熟练掌握至少一门主流后端开发语言，熟悉 API、数据库、缓存、异步任务等常见工程技术，有业务系统集成经验。 能够独立完成模块级方案设计与开发交付，合理拆解需求，处理接口依赖、异常重试、性能优化等工程问题。 理解大模型应用中的幻觉、知识冲突、上下文管理、权限边界等问题，具备效果评估、问题排查和可靠性优化经验。 具备良好的沟通协作能力和业务理解能力，能够推动所负责模块的交付，重视代码质量、文档沉淀与持续迭代。 加分项 有智能客服、企业知识库、业务 Copilot、运营助手、销售助手、工单助手等项目经验。 熟悉 LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze、Semantic Kernel 等框架或平台，或参与过自研 Agent / RAG 框架开发。 有知识处理、检索优化、工具封装、多模型接入或评测集建设经验。 有 OTA、出行、电商、本地生活等业务场景经验。
