岗位描述：
1、核心应用开发： 主导AI大模型在企业业务场景的核心应用构建，涵盖AIGC文本与图片生成系统、知识库搭建等关键业务内容，确保应用贴合业务需求，高效运行。
2、业务融合创新： 深入剖析业务需求，设计并优化AI大模型应用，针对不同业务场景进行微调，提升应用准确性与适应性。同时，参与人工智能在业务领域的应用集成，构建大模型应用服务，为数字化交付平台赋能，提供搜索及业务创新应用等关键能力。
3、AI辅助研发支持： 负责AI辅助研发相关应用的全流程开发与维护，包括但不限于AI辅助设计、开发、测试以及智能问答等领域，助力研发效率显著提升。
4、基础技术执行： 承担模块内代码编写、单元测试、静态检查、本地构建、测试环境搭建以及问题定位修复等基础且关键的工作任务，保障项目开发流程的顺畅进行。针对实际业务痛点，进行问题抽象建模，提供具备竞争力的AI应用技术解决方案。
5、技术创新引进： 时刻关注行业前沿趋势，为团队调研并引入新的AI应用场景，推动技术创新与业务拓展。
6、模型能力提升（优先）： 投身生成式大模型能力体系建设，参与模型设计优化、prompt工程提升、预训练操作执行、模型加速技术实现以及数据集的扩充与质量把控，全方位提升模型性能（此项为加分项）。
岗位要求：
1、教育背景与基础能力： 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业毕业，具备扎实的计算机科学理论基础与编程能力，熟练掌握Java、Python、JS等主流开发语言中的一种，精通Python者优先。
2、大模型应用开发经验： 具备3年以上软件开发经验，其中至少1年专注于AI大模型应用开发。必须熟悉LangChain、AgentS等大模型应用开发框架，并有实际项目经验。 有生成式AI应用系统（文生文、文生图、多模态等）、检索系统、跨平台应用软件（Windows、Linux）开发经验者优先。熟悉Django、FastAPI等主流开发框架。
3、工程化与部署能力： 了解Docker/Kubernetes容器化部署技术，熟悉Linux环境操作，能够将开发成果高效部署至生产环境。掌握常见的数据结构与算法，具备将AI算法工程化落地的能力，有CV、OCR、NLP等AI领域工程化开发经验者优先。
4、AI技术经验（优先）： 拥有AI算法推理部署经验，熟悉常见大模型（如DeepSeek、通义、豆包、文心一言等）及CV模型（如YOLO、ResNet系列）。对大模型技术有深入理解，熟悉Transformers、vLLM、Triton、PyTorch等框架中的1 - 2种，有RAG、Agents、COT相关框架和系统开发经验者优先考虑。
5、综合素养： 了解机器学习、深度学习及自然语言处理的基本概念、算法和模型，掌握软件工程原理与方法，包括需求分析、系统设计、软件测试等，熟悉常用设计模式，能够进行软件架构设计与系统优化。具备较强的学习和动手能力，对新技术有敏锐洞察力，具备初步的流程和质量意识。