AI应用开发工程师

AI应用开发工程师 岗位定位 归属集团内部信息化研发中心，聚焦企业内部业务系统智能化改造，核心支撑自研系统大模型应用开发，同时覆盖ERP等全场景AI能力搭建，负责信息化系统开发建设、RAG知识库、智能体、大模型接口封装、业务系统AI模块开发与集成落地，打通大模型与集团自研系统、各业务中台数据链路。 企业级RAG向量知识库搭建与优化 搭建集团营销、客户、产品知识库，完成文档解析、文本切片、向量化存储、检索链路开发；针对自研系统客户档案、合同、海外产品资料做检索增强生成优化，提升问答、分析准确率，优化召回、重排逻辑。 Agent开发与业务系统集成 开发面向销售、售后的业务智能Agent，实现自然语言查询自研系统数据、自动生成报表、跟进提醒、工单自动分类；设计插件体系，完成Agent与自研系统、BI、ERP等系统的接口对接，实现跨系统数据调用与任务自动化。 大模型服务化与工程化落地 封装统一AI服务网关，统一管理大模型调用、鉴权、限流、日志监控、成本统计；开发Promp工程管理工具、模型效果评估工具，建立AI应用性能、准确率、安全监控告警体系；优化并发响应速度、降低模型调用成本。 多系统AI模块集成开发 配合产品经理、后端研发，完成AI能力嵌入自研系统；同步支撑售后、办公场景AI需求，统一沉淀可复用AI组件库。 技术调研与落地优化 持续跟踪大模型、向量数据库、Agent前沿技术，调研私有化部署、轻量化微调方案；解决AI应用生产环境稳定性、幻觉、数据安全、权限隔离等问题；输出技术方案、开发文档、运维手册。 数据安全与AI合规管控 设计AI数据隔离机制，客户敏感信息脱敏、权限管控，保障客户商业数据、海外客户数据使用合规，建立大模型输出内容审核机制。 系统建设及变更 负责信息化系统的常规开发及变更，配合产品经理完成产品的建设，深入研究业务域信息化系统的技术功能与产品逻辑，持续优化系统瓶颈问题，提升用户体验，减少运维数量。

硬性要求 本科及以上，计算机科学及技术、人工智能、软件工程等计算机相关专业； 5年及以上后端开发+大模型应用落地经验，有企业内部业务系统AI改造、RAG、向量库实战项目； 熟练Python/Java至少一门主力开发语言，掌握SpringBoot/FastAPI等Web开发框架；熟悉Oracle、Redis，熟练使用主流向量数据库（Milvus/Chroma/Pinecone）； 精通大模型应用开发流程：Prompt调优、RAG检索增强、Agent编排、API服务封装；做过业务知识库、智能问答、文档抽取类落地项目； 熟悉RESTfulAPI开发、系统集成对接，能独立完成AI模块与B端业务系统（CRM/ERP）联调开发。 加分技能 有制造业、大型集团内部信息化AI落地经验，做过mes，plm，qms，wms，crm管理相关AI功能； 掌握LangChain、掌握LangGraph、LlamaIndex、Dify等AI应用开发框架，有Agent完整开发经验； 了解OCR、文本分类、实体抽取等NLP技术，能做简单数据标注与效果调优； 懂Docker、k8s容器化部署、AI服务运维监控，有私有化大模型对接经验； 熟悉数据脱敏、企业数据安全规范，有海外业务数据处理经验。 软性素质 良好需求理解能力，可与产品、业务人员对齐AI落地方案；具备故障排查、性能调优能力；规范编写技术文档，团队协作意识强，抗压能力好。