AI Development Engineer

该职位来源于猎聘 岗位职责 参与大模型应用全流程开发，包括但不限于 LangChain 框架的落地应用（如 RAG、智能 Agent、多轮对话、工具调用等场景），完成 Prompt 工程、链路优化与效果调优。 基于 LangGraph 设计并实现复杂 AI 工作流、多 Agent 协作逻辑与状态管理，提升 AI 系统的可控性、可解释性与复杂任务处理能力。 负责 AI 服务的性能优化、稳定性保障、日志监控与问题排查，保障线上服务 SLA；参与 CI/CD 流程建设与自动化部署。 与产品、算法、前端团队协作，理解业务需求，输出技术方案与接口设计，推动 AI 能力在业务场景中的落地与迭代。 跟踪大模型生态与开源技术演进，引入合适的技术栈与实践，提升团队研发效率与产品竞争力。 负责 AI 应用后端系统的设计、开发与迭代，基于 FastAPI 构建高性能、高可用的 API 服务，支撑 AI 能力对外输出与业务对接。 任职要求 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上 Python 后端开发经验。 熟练使用 FastAPI 进行 Web 后端开发，熟悉 RESTful API 设计、异步编程、中间件开发与接口文档规范。 熟练使用 LangChain 进行大模型应用开发，熟悉 RAG、Agent、Chain、Memory 等核心组件，有实际项目落地经验优先。 有 LangGraph 使用经验者优先，能够基于状态机 / 图结构设计复杂 AI 流程，实现多步骤任务编排与异常处理。 熟悉主流大模型 API（如 OpenAI、文心一言、通义千问等）与本地模型部署调用，了解向量数据库（如 Milvus、Chroma、Pinecone）使用。 具备良好的代码规范与工程化意识，熟悉 Git、Docker、Linux 环境，了解基本的数据库（MySQL/PostgreSQL）与缓存使用。具备较强的问题排查能力、学习能力与沟通协作能力，能快速理解业务并输出高质量技术方案。 有 AI Agent、智能问答、知识库系统、企业级 AI 应用开发经验者优先。熟悉微服务架构、消息队列（Kafka/RabbitMQ）、云服务部署（阿里云 / 腾讯云 / AWS）。参与过开源项目贡献，或有技术博客、技术分享产出。 具备一定的算法基础，了解大模型微调、提示词优化、检索增强等技术原理。