About The Role

Agent 系统开发：设计、开发和部署具备任务规划、工具调用及自主工作流执行能力的 AI Agent 系统。
RAG 管线优化：构建并优化 RAG（检索增强生成）管线，包括文档切片（Chunking）、文本向量化（Embeddings）、向量检索以及检索流的编排。
工程落地与运维：实现高性能的推理管线，并在生产环境中监控模型的运行表现；与跨功能团队协作，将 AI 服务无缝集成到业务产品和内部平台中。
教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业的硕士及以上学位。
工作经验：具备 6 年以上在机器学习（ML）或自然语言处理（NLP）工程岗位上的实战经验。
技功底：精通 Python，并熟练掌握主流 AI/ML 框架（如 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face）。
实战案例（需具备以下证明）：拥有构建和部署 AI Agent 的实际经验（熟练使用 LangChain、AutoGen、或OpenAI Assistants 等）。
￮拥有利用向量数据库（如 Pinecone、FAISS、Weaviate、或Milvus）设计 RAG 管线的成熟经验。
￮拥有在自定义/私有数据集上微调大语言模型（LLM）的成功经验。
理论基础：深刻理解 NLP 核心概念、文本向量化（Embeddings）、提示词工程（Prompt Engineering）以及模型评估机制。理解大模型、RAG、Agent的技术原理，有RAG、Agent相关的实际项目经验;

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大模型智能体工程师(J14582)