AI技术专家

1.深入销售、研发、HR、供应链、生产等业务一线,识别业务痛点与效率瓶颈,判断AI的 适用场景、实施路径及风险边界。 2.负责企业级AI应用的端到端设计与交付,覆盖需求澄清、方案设计、原型验证、系统研 发、上线运维及持续迭代。 3.基于大语言模型设计和开发Agent、RAG知识库、Skill、MCP、工具调用及工作流编排能 力,并与企业内部系统深度集成。 4.使用Python与Golang构建高可用、可扩展的AI服务和业务平台,负责服务接口、数据 模型、权限体系、性能优化及生产问题排查。 5.参与或主导低代码平台、流程编排平台、表单/工作流引擎等能力建设,提升AI应用的配 置化、复用性与交付效率。 6.负责大模型及推理服务的部署、运维和优化,包括模型服务、0GPU资源、模型网关、监控 告警、日志审计、性能调优与成本治理。 7.建立AI应用的评估、人工审核、权限控制、异常兜底、数据说敏与安全治理机制,保障方 案在真实业务环境中可靠运行。 8.沉淀可复用的技术组件、开发规范和实施方法论,推动企业AI能力在多业务场景中持续复 制和规模化应用。

计算机、人工智能、软件工程等相关专业,本科及以上学历;具备3年及以上企业级软件研发或AI项目经验。 具备扎实的Python和Golang实战能力,两个语言均有实际项目交交付经验;能够独立完成服务设计、接口开 发、数据库设计、性能优化及生产环境故障排查。 有低代码平台、流程引擎、表单引擎、工作流平台或内部业务系统的实际开发经验,理解企业组织、角色、权 限、流程和配置化需求。 有企业级内部系统架构设计和研发经验,如OA、CRM、ERP、MESS、PLM、HR系统、数据平台或业务中台等。 有真实TOBAI项目落地经验,项目已在企业内部或客户业务中持续续使用;能够清晰说明业务价值、系统架构、 上线问题及迭代过程。 熟悉大模型应用开发,具备Prompt、RAG、向量数据库、Functionn Calling、Agent、MCP、Skill、工作流编排 等一项或多项实际经验。 具备大模型部署或推理服务运维经验,熟悉Linux、Docker、GPU环境、模型服务监控、日志分析和故障排 查。 理解 LLM的能力边界与常见风险,能够设计人工审核、权限控制、数据安全、内容安全及异常降级机制。 具备较强的业务理解、跨部门沟通与项目推动能力,能在需需求尚不完整的情况下自主定义问题并对最终使用效 果负责。 加分项 有私有化大模型部署经验,熟悉vLLM、SGLang、Ollama、Kuberrnetes或主流云端模型服务。 有Dify、n8n、LangChain、LlamaIndex、FastGPT、Coze等平台。或框架的二次开发经验。 有多Agent、MCP Server、企业知识库、智能客服、智能审批、销售助手或研发效能类项目经验。 有微服务架构、DevOps、可观测性、权限体系、信息安全!或成本治理相关经验 有从0到1建设企业内部平台、带领技术项目或推动跨部门业务改造的经验。