• 大模型应用研发落地：基于业务需求，利用主流大模型开发框架，完成RAG知识库搭建、Prompt优化、AI Agent开发等工作，实现大模型场景化应用落地与迭代优化。
• AI工程化部署运维：负责大模型应用的开发、接口调试、环境适配、私有化部署及上线运维，对接业务系统，排查各类部署、兼容、性能问题，保障业务稳定运行。
• 业务需求对接优化：对接内外部业务需求，拆解落地AI场景，持续优化大模型应用效果、推理性能，降低落地成本，提升业务效率。
• 技术经验沉淀：总结大模型落地实战经验，沉淀标准化解决方案，支撑项目快速复用落地。

• 软件研发基础：具备扎实的软件工程基础，熟练掌握Python/Java等开发语言，熟悉接口开发、数据库、服务部署等技能，有1年以上软件研发、后端开发相关经验，可独立开发、调试代码。
• 大模型实践经验：有真实大模型应用落地项目经验，熟悉RAG、Prompt优化、AI Agent编排等核心技术，有企业级大模型场景搭建经验者优先。
• 工程部署能力：熟悉服务器、容器化及私有化部署流程，了解AI应用性能优化、数据安全相关知识，可独立解决落地适配问题。
• 综合素养：逻辑清晰，善于沟通对接，有良好的问题解决能力和落地思维，能快速适配业务场景。 其他信息语言要求：普通话行业要求：互联网,云计算/大数据

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