岗位描述
岗位职责
承接产品线规划,负责 AI 应用/工具从需求分析、方案设计、开发、测试、上线到迭代的完整闭环,对交付节奏和最终使用效果负责。
1. AI 核心能力建设
参与并逐步主导大模型应用、RAG 知识问答、Agent 智能体等核心模块的架构设计与实现,包括:Prompt 工程与版本管理、检索链路(解析/切分/向量化/召回/重排)、工具调用与任务编排、多轮对话与记忆机制、效果评测与调优。
2. 需求对接与技术选型
直接对接业务方,把模糊的业务诉求翻译成清晰的需求文档与技术方案;独立完成模型选型、框架选型、成本与性能权衡,并沉淀关键决策记录(ADR)。
3. 全栈工程实现与代码质量
基于公司内部开发规范,覆盖前端页面、后端接口、数据库与第三方 API 集成的全链路开发。熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor、Trae、v0、Bolt 等 AI Coding 工具提效,并对 AI 生成代码的质量完全负责——能读懂、能解释、能调试、能维护。
4. 存量系统梳理与自动化集成
阅读、梳理既有信息化系统,完成局部重构与 AI 能力嵌入,提升可用性、可维护性与交互体验;基于 Dify、n8n、Coze 或自研脚本/API 集成,搭建跨系统自动化工作流。
5. 技术跟踪与落地推动
持续跟踪 LLM、Agent、RAG、MCP、AI Coding、低代码/自动化等方向的进展,输出评估结论与落地建议,并推动在真实业务场景中试点验证。
6. 文档与交接
为每个交付物补充必要文档:README、使用说明、部署说明、关键决策记录。
岗位要求
1. 学历背景
2027 届本科及以上,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息等相关专业优先;非科班但有扎实作品同样欢迎。
2. 可验证的 AI 应用作品(本岗位第一门槛)
至少 1 个由你独立或主导完成的 AI 应用/工具,必须能提供以下任一形式的证明:线上访问链接、GitHub 仓库、演示视频、现场 Demo。
3. 完整 Web 应用开发能力
能独立完成一个包含前端页面、后端接口、数据库交互的小型应用;掌握至少一门主力语言(Python / TypeScript / Java / Go 任一)。
4. 大模型应用基础
理解 LLM 调用方式与关键参数、Prompt Engineering、Function Calling / Tool Use;理解 RAG 基本链路(文档解析 → 切分 → 向量化 → 检索 → 重排 → 生成)与 Agent 基本范式;至少实际用过一个框架或平台(LangChain / LlamaIndex / Dify / Coze / n8n / 自研均可)。
5. 能读懂、能解释、能改动自己的代码,包括 AI 生成的部分。能说清楚哪些地方是你调整过的、为什么这么改、不这么改会有什么问题。
6. 基本工程素养
理解 Git 分支管理、规范的 commit message、PR / Code Review、README、基础测试与部署流程。
7.综合能力:具备良好的产品意识、业务沟通能力、系统化思维。