AI研发工程师

Job description

AI研发工作

• 负责AI相关项目前后端开发与测试工作，运用Python编程语言、Vibe coding技术及各类常用研发测试工具完成开发调试工作；负责提示词工程、知识库相关技术落地应用，全程参与相关项目实施全流程，保障研发工作有序落地；

大模型应用落地

• 负责星辰、通义千问、DeepSeek等主流AI大模型的业务化应用工作，结合实际业务需求，完成AI应用的搭建、参数配置、性能调优及功能测试工作，保障大模型应用适配业务场景、稳定落地运行；

智能体搭建与配置

• 负责依托星辰智能体等主流智能体开发平台，结合业务需求完成智能体工作流搭建、自主规划智能体构建工作，统筹开展MCP工具、SKILL技能模块的设计与构建，实现智能体定制化业务赋能；4.

AI中台基础设施运维

负责Docker、K8s集群、数据库等AI中台核心基础设施的部署、日常监控与运维工作；负责排查处理软件、网络等各类运维故障，定期开展系统漏洞扫描、漏洞修复及安全加固工作，保障中台基础设施稳定运行；

AI模型部署运维

• 负责Docker容器编排、K8s集群运维及节点管理工作，严格按照AI模型标准化部署流程，完成模型上线、版本迭代、故障回滚等全流程运维支撑；负责配合开发团队完成模型调优后的落地部署，常态化监控AI服务接口运行状态，跟踪接口响应速度、调用成功率等核心指标，及时排查解决接口异常问题，保障AI服务持续稳定可用；

项目运营管理

• 负责AI项目全流程运营工作，统筹项目各类文档的整理、归档、更新与迭代；负责落实CICD代码上云流程，保障项目研发交付流程顺畅；保障项目规范化、常态化运营。

硕士及以上学历应届毕业生，具有良好的政治素养和思想道德水平，遵规守法、为人正派； 技术核心

• 精通 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow 及 Hugging Face Transformers。
• 具备大模型微调实战经验 (熟悉主流方法如 LoRA)。
• 有大模型应用开发经验 (熟悉 Prompt Engineering 及 Flask/FastAPI 等后端开发)。
• 有智能体开发经验 (熟悉 LangChain 等主流框架)。

工程基础

熟悉 Git、Linux 及基本部署流程 (如 Docker)。

关键素质

1.极强的技术热情和学习能力，能快速跟进大模型、Agent 等前沿技术。 2.良好的问题解决、沟通协作能力，能理解并对接业务需求。

加分项

• 有成功落地的大模型应用/智能体项目。
• 熟悉 RAG、多模态模型、模型优化部署。
• 有 AI 领域论文发表或竞赛获奖。
• 优秀的技术文档能力。