人工智能

1、后端接口开发：参与支撑Agent应用的后端服务接口设计、开发、测试与维护，确保接口的稳定性和性能 2、Agent开发：参与智能体Agent的核心逻辑设计与开发 3、Prompt编写与优化：负责设计、编写和持续优化驱动Agent行为的Prompt，提升Agent对复杂指令的理解能力、任务拆解能力和执行效率。 4、RAG与向量数据库：参与设计和实现基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的Agent知识增强流程，利用向量数据库（如Milvus, Chroma等）管理和检索领域知识，提升Agent回答准确性和信息时效性。 5、大模型应用与评估：调研、评估并应用业界常用的大语言模型（包括商业API和开源模型），理解其能力边界，并将其有效集成到Agent系统中。 6、模型部署与微调：协助团队进行开源大模型的私有化部署、环境配置、性能测试，并参与基础的模型微调（Fine-tuning）任务，以适应特定业务场景。 7、技术文档撰写：撰写相关的开发文档、技术方案和用户手册。

1、熟悉Python、Go、Java中的一种，有一年以上GO或Python开发经验加分 2、具备基础的后端开发知识，了解RESTful API设计原则和数据库基本操作，熟练使用git 3、对大语言模型（LLMs）、自然语言处理（NLP）有基本了解和浓厚兴趣，了解Agent、Prompt Engineering、RAG等基本概念 4、计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息或相关专业的在读本科或研究生 5、具备优秀的快速学习能力、分析问题和解决问题的能力 6、良好的沟通表达能力和团队合作精神，积极主动，责任心强 7、能保证至少6个月的全职实习，每周出勤不少于4天 【加分项】 1、有实际的LLM应用开发（如调用API、使用LangChain/LlamaIndex等框架）、Agent开发或Prompt调优项目经验者优先 2、熟悉向量数据库（如Milvus, Chroma, FAISS, Pinecone等）的使用和原理者优先 3、有开源大模型（如Llama, ChatGLM, Qwen等）部署、微调经验者优先 4、了解Docker容器化技术和Kubernetes（k8s）编排工具者优先 5、有企业实习经验者优先