AI应用开发工程师

职位职责 1.负责AI智能客服系统中核心RAG服务与Agent工作流的架构设计、开发实施及上线部署，打造高可用、低延迟的AI能力支撑引擎。 2.主导AI应用的集成开发工作，熟练使用LangChain、Dify等主流框架，实现大模型API与内部业务系统（如工单、审核系统）的高效对接，确保系统运行稳定。 3.设计并落地具备复杂逻辑的Agent工作流（如任务自动分发、意图解析、多轮交互、人工介入闭环），提升服务自动化率与用户交互体验。 4.攻克高并发、高性能场景下的关键技术挑战，通过容器化技术（Docker/K8s）、微服务架构及缓存调优等方式，保障系统在高负载环境下的可靠性。 5.承担AI服务全链路监控体系建设，负责故障定位、性能调优与应急响应，快速处理线上异常（如RAG召回异常、接口响应超时等问题）。 6.编写规范的技术文档和标准化接口说明，推进AI能力模块化、平台化建设，为各业务线提供高效可靠的技术支持。 7.持续关注AI领域前沿进展（如推理加速、多智能体协同），通过小步快跑的技术迭代推动业务效率提升与资源成本优化。 职位要求 1.计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，拥有5-10年及以上后端或全栈开发经验，具备AI客服/企业服务场景下RAG+Agent/知识库系统实际落地经验者优先。 2.精通Python或Go语言，熟悉React/Vue等前端框架，具备独立完成前后端开发的能力。 3.熟练掌握LangChain、Dify、RAGFLOW等至少一种AI开发框架，有实际的Agent工作流设计与项目实践经验。 4.熟悉Docker/Kubernetes技术栈及微服务治理方案，具备云原生环境下应用开发、部署与运维的完整经验。 5.深入理解RAG、Agent、Fine-tuning等核心技术原理，具备大模型API接入及复杂系统集成经验。 6.具备扎实的性能调优与线上问题排查能力，对系统延迟、吞吐量、稳定性指标有严格把控意识。 7.有RAG项目实操经验，掌握文本分割、向量化表示、混合检索等关键环节的技术实现细节。 8.具备强烈的技术主导意识，能主动承担职责，推动跨团队复杂技术问题的闭环解决。 9.学习能力强，技术视野开阔，对AI发展方向保持敏感，能够及时引入先进成果落地应用。 10.具备良好的沟通协调能力，可与产品、算法及业务团队紧密配合，共同达成项目目标。