算法工程师

算法工程师负责公司AI应用能力建设与落地，围绕大模型、Agent、知识库、智能工作流等方向，将专业经验、业务知识和工作流程转化为可复用、可持续优化的AI应用，推动AI在核心业务场景中的实际应用。岗位职责1.分析AI应用场景，设计解决方案，验证原型并实施落地。2.设计和构建基于大模型的Agent、智能助手、知识库问答、文档生成、智能审查、自动化工作流等AI应用。3.参与公司知识库与知识工程建设，推动专业文档、历史案例、业务规则和经验知识的结构化沉淀与复用。4.设计AI应用中的任务拆解、上下文管理、工具调用、流程编排、结果校验和人机协同机制。5.参与RAG、Embedding、向量检索、知识标签、内容切片、结果评估等相关能力建设。6.跟踪新技术，结合公司场景进行验证和应用。7.评估和优化AI应用效果，关注准确性、稳定性、可控性、响应速度、使用成本和用户体验。8.与业务、管理和专业团队协作，将实际工作场景转化为可落地的AI应用方案。任职要求1.熟悉大模型应用开发，理解LLM的能力边界、上下文机制、幻觉问题和常见优化方法。2.理解Agent应用设计，熟悉任务规划、工具调用、FunctionCalling/ToolCalling、多Agent协作等机制。3.熟悉RAG基本流程，了解文档解析、Embedding、向量检索、重排序、答案生成和效果评估。4.熟悉至少一种AI应用开发框架或平台，如LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze、n8n、AutoGen、CrewAI等。5.具备基础编程能力，能够使用Python或JavaScript/TypeScript完成AI应用原型、接口调用、工具封装和流程编排。6.具备知识工程意识，能够将非结构化文档、业务规则、专业经验整理为AI可理解、可检索、可复用的知识资产。7.能够熟练使用AI编程工具，如Cursor、ClaudeCode、Codex、GitHubCopilot等。8.了解SDD开发模式，能够围绕需求规格、业务场景、测试样例和效果评估推进AI应用开发。9.具备较强的问题拆解能力、实验验证能力、学习能力和跨团队沟通能力。优先条件1.有AIAgent、RAG、企业知识库、智能文档处理、智能审查、自动化工作流等项目经验。2.有企业内部AI应用落地经验，能说明实际场景、实现方式和应用效果。3.熟悉MCP、插件系统、工具调用、工作流编排或多Agent架构。4.有文档智能处理经验，包括Word/PDF解析、结构化抽取、标签标注、知识库建设等。5.有知识库或AI应用评测经验，能设计测试集并评估召回质量、答案质量、稳定性和成本。6.有法律、招投标、工程咨询、企业管理、知识管理等行业AI应用经验优先。7.有较强产品感和业务理解能力，能判断AI功能是否真正解决问题。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！