【核心职责】
1、数据层落地
用 Python/SQL 完成多源数据（CRM、ERP、日志、第三方 API）的采集、清洗、ETL、特征工程，保证数据质量 99%+
2、AI 产品化落地
将算法模型封装成微服务，编写 Dockerfile/K8s YAML，完成灰度发布、A/B 测试与回滚策略
跟踪线上效果，设计监控指标（延迟、准确率、资源消耗），持续优化至 SLA 达标
3、智能体框架集成
基于 LangChain、AutoGPT、LlamaIndex、CrewAI 等框架快速搭建领域 Agent，完成 ReAct、Plan-and-Solve 等流程编排
对接企业知识库、工具 API、RAG 方案，实现端到端闭环
4、跨团队协作
制定数据合规、隐私脱敏、模型风控方案，编写技术白皮书、交付文档与培训手册，对外赋能客户，对内提升复用率
【硬性技能要求】
1、3 年以上 开发经验，熟悉 Pandas、PySpark、Airflow、dbt 等数据栈
2、熟练编写高性能 SQL，掌握索引、执行计划调优，熟悉 PostgreSQL/MySQL/StarRocks 至少一种
3、完整参与过 1 个 AI 项目从 0 到 1 上线，熟悉 Docker、GitLab CI、K8s 基础运维
4、深入理解 LangChain/LlamaIndex 等 Agent 框架原理，能自定义 Tool、Memory、Prompt Template
具备快速学习能力，可阅读英文论文/官方源码并复现
【加分项】
有 RAG、向量数据库（Milvus、Pinecone、Weaviate）落地经验
熟悉私有化大模型部署（vLLM、TGI、DeepSpeed）与量化加速
掌握 Java/Go 二开能力，能维护现有后端服务
通过 AWS/GCP/Azure 数据或 AI 相关认证