AI应用工程师

学历要求 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先； 专业知识 1. 精通微服务、云原生、中间件、数据库等核心技术； 2. 掌握AI系统架构设计方法论，熟悉本地大模型部署（Ollama / vLLM / SGLang 等），企业知识库 / 文档理解 / OCR / NLP相关项目； 3. 熟悉生成式AI技术体系，包括Agent工作流编排、Agent智能体设计原理等； 4. 掌握AI工程化部署技术（如模型容器化、服务化封装、流量控制）； 5. 深入理解大模型应用开发，熟悉Prompt、Skills、Agent、工作流等核心思路； 6. 熟悉Dify、n8n或同类AI应用编排平台，能通过代码完成二次开发与系统集成。 专业技能 1. 熟练使用K8s、Docker等容器化技术，掌握等微服务框架； 2. 具备AI系统架构设计与部署实战能力，能独立完成AI模型从训练到生产环境部署的全流程设计； 3. 熟练掌握API开发，与现有系统（ERP / CRM / OA / Web系统等）集成 4. 熟练使用Agent框架搭建任务型智能应用，掌握Prompt Engineering与模型微调落地方法； 5. 具备AI编程开发经验，熟悉Prompt设计、业务逻辑组合、上下文管理，能够将AI能力包装成对业务可用的功能/工具/流程； 6. AI Agent与自动化经验，使用过LangChain、FlowWise、AutoGen、Agent Framework等工具优先，具备任务编排、工具调用、API集成经验优先。 工作经验 1. 2年及以上AI应用、大模型落地、数据智能相关工作经验，具备企业级AI项目完整落地经验； 2. 主导过2个以上大型AI项目实现落地；有产品线或跨项目技术统筹，抽象共性需求并规划平台能力建设经验者优先。 能力素质 1. 具备优秀的业务理解能力，能将真实业务需求抽象为可落地的AI解决方案，沟通协作能力强，结果导向； 2. 具备AI应用设计技术方案决策能力，能快速解决线上故障与AI性能瓶颈； 3. 拥有团队协作与技术赋能能力； 4. 具备良好的沟通表达、责任心与抗压能力，有持续学习AI前沿技术的意识； 5. 有大模型应用架构设计经验者优先； 6. 自驱力强、主动意识突出、学习速度快、抗压能力好，愿意深入业务，持续创造价值，适应高效务实的工作节奏。 优先条件 1. 熟悉制造业，有制造业大模型相关AI开发经验者优先； 2. 思路开阔且灵活，对数据敏感，善于从数据中发现问题并抓住重点； 3. 具备良好的沟通能力和团队合作意识，态度主动积极，勇于承担压力并接受挑战。