AI应用开发工程师

BASE地广州 一、任职要求 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、大数据等相关专业，2年及以上AI应用开发、智能体开发实战经验，有完整的智能体项目落地案例。 2. 精通AI编程核心技术：熟练掌握Python主流AI开发栈，精通Prompt工程、RAG架构、向量数据库应用、大模型微调、LangChain/LlamaIndex等主流框架开发，具备从零搭建企业级AI应用的能力。 3. 深度掌握AI智能体开发：精通单智能体核心原理，熟练实现智能体的记忆机制、思维链（CoT）、任务规划、工具调用、自主迭代、结果校验等核心功能，熟悉各类智能体架构设计。 4. 精通多智能体调度与协同：熟悉多智能体系统架构，掌握多智能体任务拆解、动态调度、角色分工、协同决策、冲突处理、状态管理核心技术，有多智能体集群协作、批量任务调度实战经验。 5. 熟练掌握向量数据库（Chroma、FAISS、Milvus等）、知识库搭建、检索优化技术，能够解决大模型幻觉、智能体执行偏差、多智能体协同混乱等行业常见问题。 二、岗位职责： 1. 负责工业智能体核心开发与迭代，聚焦工业生产、设备运维、智能制造、工厂调度等场景，独立完成工业专属智能体的需求拆解、架构设计、逻辑开发、功能调试与落地优化，打造具备工业数据解析、设备研判、流程自主执行的专属智能体。 2. 主导工业领域大模型训练、微调与优化，基于工业工艺文档、设备台账、运维日志、生产数据等行业语料，完成大模型增量预训练、领域微调、参数优化，解决通用大模型在工业场景专业度不足、精准度低、适配性差等问题，搭建工业专属大模型能力底座。 3. 负责公司工业智能体产品全流程开发，依托公司智能体产品体系，完成产品功能迭代、模块开发、性能优化，落地工业数字员工、设备巡检智能体、生产调度智能体、工艺优化智能体等标准化产品，支撑产品商业化落地。 4. 深耕工业多智能体调度与协同技术，针对工厂多设备、多工序、多场景协同需求，设计多工业智能体任务分配、动态调度、分工协作、冲突消解、状态同步机制，实现生产、运维、质检等多智能体集群高效联动。 5. 落地各类工业AI应用开发，结合RAG检索增强、工具调用、函数编排、知识库搭建等技术，开发工业智能问答、工艺参数优化、设备故障诊断、生产数据分析、智能排产等AI落地应用，赋能智能制造业务升级。 6. 梳理工业行业知识体系，搭建工业专属知识库、智能体开发规范与模型迭代体系，持续优化工业大模型、智能体的推理精度、响应速度、场景适配性，保障产品与项目稳定落地运营。 7. 跟进工业智能体、工业大模型前沿技术，结合公司产品与工业业务场景，进行技术创新与方案迭代，攻克工业AI落地中的技术难点，提升产品核心竞争力。