AI工程师/智能化平台开发工程师

一、职位概述 我们正在寻找一位充满激情和创造力的AI工程师，作为核心成员参与构建下一代智能商业解决方案平台。您将负责设计并开发一个集智能需求理解、产品方案自动生成和代码智能推荐于一体的AI系统。该平台将彻底改变我们与客户的互动方式，并极大提升内部技术部门的开发效率。您的工作成果将直接赋能销售、技术和客户，为公司创造巨大的商业价值。 二、核心职责 需求分析与系统设计：与业务部门（销售、客服、技术）紧密合作，深入理解业务逻辑和用户痛点，设计并规划智能化平台的总体架构和技术路线图。 AI模型开发与实现： 面向客户端：构建自然语言处理（NLP）模型，理解客户输入的个性化需求；开发推荐系统，为客户精准匹配和生成最优产品方案（如智能柜系统方案）。 面向技术端：构建代码理解与检索模型，实现基于自然语言描述的功能代码自动提取与推荐。 数据体系建设：负责构建和维护支撑AI模型的核心数据仓库，包括产品特征库、方案知识库和代码向量库，并设计数据自动沉淀与迭代的机制。 平台开发与集成：将AI能力封装为可调用的服务（API），与前端Web应用和后端系统无缝集成，确保整个平台的稳定性和高性能。 持续优化与迭代：建立模型评估体系，监控线上效果，通过持续学习机制不断优化推荐和生成的准确性与满意度。 三、必备技能要求 硬技能-编程与数据处理： 精通Python，具备扎实的编程基础和良好的代码风格。 熟练掌握至少一个主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）。 具备良好的数据处理能力，熟练使用SQL以及Pandas,NumPy等数据处理库。 具备基本的Web开发知识，了解FastAPI,Django或Flask等框架之一，能够与前后端工程师协作。 硬技能-人工智能与机器学习： 自然语言处理(NLP)： 有丰富的NLP项目经验，精通文本分类、命名实体识别（NER）、意图识别、文本相似度计算、文本生成等技术。 有使用过大语言模型（LLM，如GPT系列、LLaMA系列等）进行应用开发或微调的经验。 推荐系统与检索系统： 熟悉推荐系统常见算法（协同过滤、内容推荐等）。 有构建向量检索系统的实际经验，熟练使用至少一种向量数据库（如Milvus,Chroma,Weaviate,PgVector等）。 代码智能方向(加分项)： 有代码理解、代码摘要、代码生成等相关经验者优先。 了解抽象语法树（AST）等程序分析知识。 软技能与综合能力： 强大的业务理解能力：能够快速理解复杂的业务流程，并将模糊的业务需求转化为清晰的技术问题。 解决问题能力：面对挑战性问题时，能提出创新性的技术解决方案并付诸实践。 沟通与协作：具备出色的跨部门沟通能力，能够与非技术背景的同事（如销售、客服）有效合作。 产品思维：具备一定的产品意识，能从用户角度思考，追求极致的用户体验和平台价值。 四、优先考虑条件（加分项） 有成功交付过类似“智能问答”、“方案生成”、“智能代码推荐”等项目经验者。 有使用过大模型应用开发框架（如LangChain,LlamaIndex）的经验。 有云计算平台（AWS,Azure,GCP）服务使用和部署经验，熟悉Docker容器化技术。 有带领技术团队或作为项目技术核心的经验。 五、您将收获 极具挑战性的项目：参与一个从0到1的核心项目，您的代码将直接驱动公司核心业务的智能化升级。 全面的能力成长：您将不仅仅是编写模型，而是深入到数据、算法、产品、业务的全链条中，获得全方位的锻炼。 重要的影响力：您的工作成果将成为公司的核心竞争力之一，直接影响客户体验和公司效率。 薪资待遇：底薪+项目提成（平台产生的所有项目均有提成）+年终分红 双休，入职即购买社保，工作时间：9:00-17:30，午间休息1.5h 补充说明：该AI平台的技术栈构想 为了让您和候选人更好地理解技术方向，以下是平台可能涉及的技术栈： 后端/API：FastAPI(Python) AI核心：PyTorch/TensorFlow,HuggingFaceTransformers,LangChain/LlamaIndex(用于编排和大模型应用) 向量数据库：Milvus/Chroma/Weaviate(用于存储和快速检索产品、方案、代码的向量化表示) 传统数据库：PostgreSQL(MySQL)+PgVector(扩展) 前端：React/Vue.js(用于构建交互式用户界面) 部署：Docker,Kubernetes,云服务（AWS/Aliyun）