💡 职位核心摘要 我们正在寻找经验丰富的 资深 AI 工程师（Senior AI Engineer）。 候选人需在 AI Agent（智能体）、RAG（检索增强生成）等领域拥有扎实的实战经验。在此岗位中，您将负责设计、构建和优化各类智能系统，以提升我们整个产品生态中的自动化水平、知识检索效率及自主决策能力。您将与产品、工程和数据团队紧密合作，交付可扩展的、生产级别的 AI 解决方案。 --- 🚀 核心工作职责 (Key Responsibilities) - Agent 系统开发：设计、开发和部署具备任务规划、工具调用及自主工作流执行能力的 AI Agent 系统。 - RAG 管线优化：构建并优化 RAG（检索增强生成）管线，包括文档切片（Chunking）、文本向量化（Embeddings）、向量检索以及检索流的编排。 - 工程落地与运维：实现高性能的推理管线，并在生产环境中监控模型的运行表现；与跨功能团队协作，将 AI 服务无缝集成到业务产品和内部平台中。 --- 🎓 任职资格 / 硬性要求 (Basic Qualifications) - 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业的学士及以上学位。 - 工作经验：具备 4 至 6 年 在机器学习（ML）或自然语言处理（NLP）工程岗位上的实战经验。 - 技术功底：精通 Python，并熟练掌握主流 AI/ML 框架（如 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face）。 - 实战案例（需具备以下证明）： - 拥有构建和部署 AI Agent 的实际经验（熟练使用 LangChain、AutoGen、OpenAI Assistants 等）。 - 拥有利用向量数据库（如 Pinecone、FAISS、Weaviate、Milvus）设计 RAG 管线的成熟经验。 - 拥有在自定义/私有数据集上微调大语言模型（LLM）的成功经验。 - 理论基础：深刻理解 NLP 核心概念、文本向量化（Embeddings）、提示词工程（Prompt Engineering）以及模型评估机制。 - 理解大模型、RAG、Agent的技术原理，有RAG、Agent相关的实际项目经验; - 工程加分项：熟悉主流云平台（AWS、GCP、Azure）以及容器化技术（Docker、Kubernetes）。 - 软实力：具备卓越的业务解决能力、跨团队沟通能力，并对 AI 技术的工程应用与创新充满热情。 --- 🌟 加分项 / 期望要求 (Preferred Qualifications) - 拥有多智能体系统（Multi-agent systems）或复杂 Agent 框架的研发经验。 - 具备分布式系统知识，以及 GPU 算力优化/显存优化经验。 - 熟练使用 MLOps 工具链（如 Weights & Biases、MLflow、Ray 等）。 - 具备构建和优化RAG系统的丰富经验，熟悉大模型微调者优先 ---