上海本地需要一個(gè)駐場(chǎng)的AI應(yīng)用工程師（需駐場(chǎng)）

需要駐場(chǎng)，預(yù)計(jì)1-2個(gè)月

AI應(yīng)用工程師

崗位職責(zé)：
1、基于 LangChain/LangGraph 框架，主導(dǎo)多智能體系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心模塊開發(fā)與工作流編排，實(shí)現(xiàn)智能體間的協(xié)同協(xié)作、任務(wù)拆分與自主決策（如分工型智能體、工具鏈協(xié)同智能體）；
2、負(fù)責(zé) Agentic RAG（智能體增強(qiáng)檢索生成）全流程優(yōu)化，包括檢索策略設(shè)計(jì)、上下文感知召回、多輪交互式檢索、知識(shí)庫更新機(jī)制，提升復(fù)雜問題的答案準(zhǔn)確性與時(shí)效性；
3、主導(dǎo)文檔處理全流程開發(fā)，設(shè)計(jì)適配不同類型文檔（結(jié)構(gòu)化 / 非結(jié)構(gòu)化、長(zhǎng)文本 / 短文本）的分塊策略、向量化方案（如 Embedding 模型選型、分塊粒度優(yōu)化），搭建高效知識(shí)庫；
4、獨(dú)立完成智能體系統(tǒng)從需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)、編碼開發(fā)、測(cè)試驗(yàn)證到生產(chǎn)環(huán)境部署的端到端落地，解決工程化過程中的兼容性、穩(wěn)定性問題；
5、針對(duì)智能體系統(tǒng)的性能瓶頸（如響應(yīng)延遲、檢索效率、資源占用）進(jìn)行優(yōu)化，制定大模型成本控制策略（如模型壓縮、推理加速、緩存機(jī)制設(shè)計(jì)、按需調(diào)用）；
6、跟蹤 LLM 智能體、RAG、多模態(tài)交互等前沿技術(shù)與理念，將新技術(shù)、新方案快速迭代到現(xiàn)有系統(tǒng)，提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力；
7、協(xié)同產(chǎn)品、算法、后端團(tuán)隊(duì)，明確業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，輸出技術(shù)文檔、接口規(guī)范，保障系統(tǒng)可擴(kuò)展性與可維護(hù)性。

任職要求：
1、統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷， 計(jì)算機(jī)、信息工程、自動(dòng)化、人工智能等相關(guān)專業(yè)；3年以上工作經(jīng)驗(yàn)；
2、技術(shù)能力：精通LangChain/LangGraph框架，具備多智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)、AgenticRAG優(yōu)化、工作流編排等實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)python語言；
3、工程化能力：能獨(dú)立完成智能體系統(tǒng)從設(shè)計(jì)到落地的全流程開發(fā)，并具備性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)；
4、技術(shù)視野：各類型文檔的分塊向量化，了解前沿技術(shù)和理念，了解大模型成本控制策略。
需求文檔