About The Role

"岗位职责：
1、负责公司AI应用整体技术架构规划与设计，主导大模型（LLM）在业务场景中的技术选型、架构落地与持续演进，确保AI系统的高可用、高性能与可扩展性。
2、深入研究并精通主流大模型应用开发框架（LangChain/LangGraph、LlamaIndex、AutoGen/MetaGPT等），根据业务场景选择最优技术方案，设计Agent智能体、RAG检索增强生成、多模态AI等复杂应用的架构实现。
3、主导RAG（检索增强生成）系统架构设计，优化向量数据库（Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Elasticsearch向量检索）选型与索引策略，设计多路召回、重排序（Rerank）及知识图谱融合方案，提升生成质量与业务适配度。
4、设计AI Agent多智能体协作架构，基于LangGraph、AutoGen、CrewAI、MetaGPT等框架实现复杂任务规划、工具调用（MCP）、skill、sandbox、记忆管理与多Agent协同，支撑自动化业务流程与智能决策场景。
5、负责大模型应用的全链路工程化建设，包括Prompt版本管理、模型A/B测试、输出安全护栏（Guardrails）、幻觉检测与纠偏机制，确保AI输出的安全性、合规性与业务可靠性。
6、推动AI基础设施与MLOps平台建设，集成模型训练微调（PEFT/LoRA/QLoRA、DeepSpeed、FSDP）、模型评估（LlamaIndex Evaluation、RAGAS、TruLens）、持续部署（MLflow、BentoML、Triton Inference Server）能力，实现AI应用的全生命周期管理。
7、提炼AI应用公共能力与中台化服务，构建企业级AI PaaS平台（统一模型接入层、知识库引擎、Agent编排中心、AI工作流引擎），赋能各业务线快速集成AI能力。
8、跟踪大模型技术前沿（GPT-4、Claude、Gemini、Llama3、Qwen、Baichuan等开源/闭源模型演进），评估新技术对业务的潜在价值，主导技术预研与POC验证，推动创新技术落地。"
"任职要求：
1、计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，5年以上技术架构经验，2年以上大模型应用架构或AI工程化经验，有成功落地的企业级AI产品或平台案例。
2、精通主流大模型应用框架：深入掌握LangChain/LangGraph（复杂工作流编排、Agent状态机）、LlamaIndex（高级RAG索引与查询策略）、AutoGen/MetaGPT/CrewAI（多Agent协作系统），能根据业务复杂度灵活选型并深度定制。
3、精通RAG系统架构：深入理解Embedding模型（BGE、M3E、OpenAI、Jina）、向量数据库选型与性能调优、混合检索策略（Dense+Sparse+KG）、查询重写与扩展、重排序模型（Cohere Rerank、BGE Reranker），具备构建企业级知识问答系统的完整经验。
4、精通AI Agent架构设计：掌握ReAct、Plan-and-Execute、Self-Reflection、Tree of Thoughts等Agent设计模式，熟悉Function Calling/Tool Use实现、记忆管理（向量记忆、知识图谱记忆）、SKILL、多Agent通信协议，能设计自主决策的复杂业务Agent系统。
5、精通AI工程化与MLOps：熟悉模型微调框架、训练推理优化、模型评估体系、服务化部署，具备从模型到生产的全链路工程化能力。
6、具备AI中台与平台化能力：有设计AI PaaS平台、模型即服务（MaaS）层、AI应用低代码编排平台的经验，能抽象通用AI能力（统一模型接入、Prompt管理、知识库管理、Agent编排）供业务复用。
7、具备AI安全与治理经验：熟悉大模型安全风险（提示注入、数据泄露、幻觉、偏见），掌握Guardrails AI、Llama Guard、NeMo Guardrails等安全护栏技术，具备AI合规（数据隐私、可解释性）设计经验。"

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AI应用开发工程师(J10847)

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