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【崗位職責(zé)】
AI解決方案設(shè)計(jì)
1.深入理解業(yè)務(wù)場景，識別AI技術(shù)可賦能的痛點(diǎn)與機(jī)會點(diǎn)
2.設(shè)計(jì)端到端的AI應(yīng)用解決方案，包括技術(shù)選型、架構(gòu)設(shè)計(jì)、實(shí)施路徑
3.將復(fù)雜的AI能力（LLM、RAG、Agent、CV等）封裝為易用的業(yè)務(wù)組件
4.評估AI方案的可行性、成本與ROI，輸出技術(shù)方案文檔

大模型應(yīng)用開發(fā)
1.基于主流大模型（GPT、Claude、文心、通義等）構(gòu)建業(yè)務(wù)應(yīng)用
2.設(shè)計(jì)并優(yōu)化Prompt工程，提升模型輸出質(zhì)量與穩(wěn)定性
3.搭建RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識庫的智能問答
4.開發(fā)AI Agent工作流，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自動化處理

全棧系統(tǒng)開發(fā)
1.后端開發(fā)：設(shè)計(jì)API架構(gòu)，使用Python/Node.js/Go等開發(fā)高性能服務(wù)端
2.前端開發(fā)：構(gòu)建用戶友好的Web界面，使用React/Vue等現(xiàn)代前端框架
3.數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)：合理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，使用關(guān)系型/向量數(shù)據(jù)庫支撐AI應(yīng)用
4.系統(tǒng)集成：對接企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)（ERP、CRM、OA、WMS等），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通

AI基礎(chǔ)設(shè)施與工程化
1.搭建模型服務(wù)化部署方案（API封裝、負(fù)載均衡、緩存策略）
2.實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的監(jiān)控、日志、告警體系
3.優(yōu)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(yīng)用的安全防護(hù)機(jī)制（輸入過濾、輸出審核、權(quán)限控制）

業(yè)務(wù)賦能與推廣
1.為業(yè)務(wù)部門提供AI技術(shù)培訓(xùn)與使用指導(dǎo)
2.沉淀可復(fù)用的AI組件與***實(shí)踐，降低業(yè)務(wù)接入門檻
3.收集業(yè)務(wù)反饋，持續(xù)迭代優(yōu)化AI解決方案
4.跟蹤AI技術(shù)發(fā)展趨勢，引入適合業(yè)務(wù)的新能力

【任職要求】
1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先
2.3年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備完整項(xiàng)目交付經(jīng)歷

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(yōu)化方法
3.了解RAG架構(gòu)，有向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Pinecone/Weaviate等）使用經(jīng)驗(yàn)
4.熟悉LangChain/LlamaIndex等AI應(yīng)用開發(fā)框架
5.后端能力：
6.精通至少一門后端語言（Python/Node.js/Go/Java）
7.熟悉RESTful API設(shè)計(jì)與微服務(wù)架構(gòu)
8.掌握常用數(shù)據(jù)庫（MySQL/PostgreSQL/MongoDB/Redis）

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