一、智能体与AI应用核心开发

1.Al应用开发:基于LangChain4j、Spring Al或Python LangChain框架，完成大模型应用服务的开发与集成。

2.模型微调与优化:根据业务场景(如邮政、政务、物流)，对开源大模型进行LoRA等轻量化微调，并部署上线。

3.RAG知识库建设:设计并实现高效的知识库检索方案，处理PDF、Word、扫描件等复杂文档，通过分块策略、重排模型、

查询改写等技术组合，持续提升检索准确率。

4.Prompt工程:针对不同业务场景(客服问答、工单分类、合同比对等)，设计、测试并迭代高效的提示词策略。

5.MCP服务落地:负责MCP服务的开发、搭建与调用，实现AI能力与现有业务系统的标准化对接。

二、全栈协作与技术探索

1.数据支撑:负责向量数据库(Mivus)、关系数据库(MySQL)及缓存(Redis)的设计与使用，并琛索图数据库(Neo4)在知识图谱场景的应用。

2.前端协作:理解产品需求，能与前端工程师配合完成AI功能的前后端联调;具备基于Vue3编写简单管理页面或原型的能力。

3.Al编程实践:熟练使用Cursor、GitHub Copilot、通义灵码等AI编程工具，实践Vibe Coding理念，提升个人及团队开发效率。

 

基础条件:

本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业。

3年以上开发经验，有AI相关剪映漫剧经验

核心能力(必备):

AI理论基础:了解Transformer架构、大模型基本原理;熟悉PyTorch/TensorFlow框架，有模型微调(LoRA/QLoRA)实操经

验

AI应用框架:熟练掌握LangChain4j或Spring Al(Java方向)或Python LangChain，有实际项目开发经验,RAG与Prompt:深度理解RAG完整流程，有实际复杂文档处理及检索优化经验;能独立完成高质量Prompt设计。编程语言:精通Java(Spring Boot)或Python，至少一门语言功底扎实，两者皆熟者优先。数据库:熟练使用MySQL;至少熟悉一种向量数据库(Mivus/Qdrant/PGVector);了解Redis基本使用。

加分项(优先考虑):

有MCP服务实际开发与上线经验。

有图数据库(Neo4j)使用经验。

熟悉Vue3前端开发，能写简单页面。

对Agent技术(如Plan-and-Execute、ReAct)有深入实践。