AI大模型应用工程师（RAG与智能体方向）

一、核心职责
1、RAG系统开发：基于LangChain、LlamaIndex等框架搭建检索增强生成（RAG）系统，优化文档分块、向量检索、结果重排等全流程效果；持续迭代知识库更新机制，解决数据时效性与检索准确性问题。
2、Prompt工程优化：设计并优化多轮对话场景下的Prompt模板，通过Few-shot Learning、Chain-of-Thought等技术提升模型输出质量；建立Prompt版本管理与A/B测试机制，量化不同策略对业务指标的影响。
3、工具调用开发：实现大模型的Function/Tool Calling能力，设计API调用规范与异常处理机制； 开发工具插件系统，支持天气查询、数据库操作等外部服务的安全接入。
4、AI Agent架构设计：构建具备规划、记忆、反思能力的AI Agent系统，实现复杂任务拆解与自动化执行；优化Agent的决策逻辑，平衡计算成本与任务完成率指标。
5、工程化落地：使用Python搭建高可用服务接口，对接前后端系统并完成性能调优；编写技术文档，输出最优实践案例并推动团队技术能力提升。
二、任职要求
1、3-5年经验，硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业；
2、有相关课题研究或实习经验，有良好的团队协作与沟通能力，积极主动，善于学习；
3、技术基础
•熟练掌握 Python，了解 FastAPI/Flask 基本用法；
•熟悉 RAG 技术原理，完成过 LangChain/LlamaIndex 的简单项目（如课程作业）；
•掌握基础 Prompt 优化技巧（如模板设计、参数调整）；
•了解大模型 Function Calling 机制，能阅读并理解相关代码示例；
•掌握 Pandas/SQL 数据处理基础，能完成简单的数据分析任务。