AI大模型应用开发

工作职责： 1. AI应用与大模型架构设计：主导基于大语言模型（LLM）的系统架构规划，涵盖知识库构建、RAG（检索增强生成）、Agent等核心模块，全面把控从技术评估到上线运维的各个环节，保障系统具备高性能、高可用性、可扩展性及良好的维护性。 2. 技术选型与框架搭建：根据业务目标与技术需求，甄选适配的技术方案，利用LangChain类框架或Dify类低代码工具高效构建AI工作流，确保交付质量与开发效率。 3. 服务架构优化：深度参与大模型相关服务架构的设计与迭代，聚焦流程调度、外部工具集成、多模型协作机制等方面，持续提升系统的稳定性和响应能力。 4. 数据链路建设：牵头完成非结构化与结构化数据的清洗、向量化处理、存储管理及快速检索等关键环节，建立可靠高效的数据支撑体系。 5. 技术创新与研究：密切关注人工智能前沿进展，积极评估并落地新兴技术手段，推动团队在AI工程化方面的能力建设和技术升级。 任职要求： 1. 丰富的后端开发经验：具备8年以上软件开发经历，其中至少2年集中于AI方向，拥有扎实的技术功底和成熟的项目统筹能力。 2. 编程技能：熟练掌握Python，熟悉Linux下开发流程；同时需精通Java，熟练运用Spring Boot、Dubbo、MySQL、MyBatis、MQ、Redis等常用技术组件。 3. AI技术专长：深刻理解大语言模型（LLM）运行机制及其典型应用模式（如RAG、Agent、Function Calling、Prompt Engineering），熟悉LangChain、LlamaIndex、Dify等主流AI开发工具或平台。 4. 系统架构能力：对主流后端技术体系有深入认知，具备微服务架构与分布式系统（含缓存、消息中间件、RPC框架等）的实际设计与实施经验。 5. 解决问题的能力：具备优秀的架构思维与逻辑分析能力，能够独立拆解复杂问题，提出可行方案，并有效推动执行与落地。