岗位描述
职位描述
1. 参与智能体产品(KnowIns.ai、知保、智能理赔大师、知药智能体等)的研发,负责 RAG 问答、工具调用、多轮对话、工作流编排等核心能力建设;
2. 基于保险知识库、医药知识库构建检索与知识服务能力:向量化、混合检索、重排、知识更新管线,让模型「答得准、答得对」;
3. 负责 Prompt 工程与 Agent 编排调优:函数 / 工具调用、MCP 协议集成、多智能体协同,结合真实业务反馈持续优化;
4. 搭建智能体质量评估体系:自动化评估、回归集维护、线上效果监控,用数据驱动迭代;
5. 跟进 LLM 前沿技术(推理模型、长上下文、多模态、模型微调),评估并落地到业务场景;
6. 与算法、产品、业务团队协作,保障服务稳定性、性能与数据安全合规。
职位要求
1. 2027 届本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、自动化等相关专业;
2. Python 功底扎实,数据结构与算法基础过硬,具备良好的工程素养;
3. 熟悉主流大模型 API 与开源模型(Qwen、DeepSeek、GLM 等),了解 RAG、Agent、Prompt Engineering 基本概念;
4. 了解至少一种 Agent / LLM 应用开发框架(LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze 等)或向量数据库(Milvus、FAISS、pgvector 等);
5. 有能拿得出手的动手项目:AI 应用、NLP、后端服务、竞赛、开源贡献均可;
6. 对医疗 AI 有敬畏心,认同「数据安全与合规是底线」。
加分项:
有智能体 / RAG 应用从 0 到 1 落地经验;
了解模型微调(LoRA / SFT)、评测或推理加速(vLLM 等);
有医学、药学、保险领域知识储备;
ACM / 数据竞赛获奖,或发表过相关论文。
参与过 AI 相关竞赛、黑客松或开源项目。