岗位职责： 1.AI应用开发：参与基于大语言模型（LLM）的RAG（检索增强生成）系统与智能体（Agent）的任务编排与后端服务开发。 2.算法优化与微调：负责针对特定业务场景的模型Prompt工程优化，及基于主流开源模型的微调（SFT）和性能评估工作。 3.智能化测试探索：利用AI能力实现自动化测试脚本生成、缺陷分析及测试用例的智能推荐，构建AI驱动的质量保障体系。 4.工程落地：协助完成算法服务化部署，对算法接口进行性能压测与稳定性优化。 5.数据收集：收集用户反馈和数据，构建高质量数据集。 岗位要求： 1. 基础门槛：计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业，国内外知名院校毕业，本科及以上学历（硕士优先），实习周期至少三个月；具备深厚的计算机科学基础，熟悉常用算法和数据结构； 2. 编程及工程能力：精通Python，熟练掌握异步编程及常用后端框架（如FastAPI、Flask或Django）；熟练使用 Git 版本控制，熟悉 Linux 开发环境、Docker 容器化部署及基础网络协议； 3. AI与大模型领域：熟悉大语言模型（LLM）的基本原理，有 RAG（检索增强生成） 实际项目经验，熟悉 LangChain、LlamaIndex 或类似框架；了解 AI Agent（智能体） 架构（如 ReAct 模式、多智能体协同），有复杂任务拆解与编排经验者优先；熟悉主流向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Chroma 等）的使用及检索优化； 4. 算法微调与评估：了解大模型微调技术（如 LoRA, P-Tuning v2 等），熟悉 Transformer 架构；具备 AI模型评估 意识，能够利用 Ragas、TruLens 或自定义评估集对模型生成的准确性、幻觉等指标进行量化分析； 5. 自动化与测试能力具备自动化测试思维，熟悉GUI Agent相关开源项目，熟悉Selenium、Pytest 或 Playwright 等测试框架；能够探索 AI 在测试领域的应用，如利用 LLM 辅助编写测试脚本、分析日志或生成测试数据； 6. 加分项在 GitHub 有高质量开源项目，或在 Kaggle、顶会挑战赛中获得优异成绩者；有实际的云服务（AWS/阿里云）或大规模分布式系统开发经验；对前沿技术有极强的好奇心，能阅读并快速复现最新的 AI 论文； 7. 软素质思维活跃，具备极强的逻辑分析能力和解决复杂问题的欲望；良好的沟通能力与文档意识，能够清晰地表达算法逻辑与技术方案。