高级AI软件开发工程师（硬件研发效能方向）(J19599)

1.核心 AI 能力建设（Agent & RAG） 基于 LangChain 等主流框架，深度结合硬件研发场景，开发高可用的 AI Skills 与 Agents，实现精准的意图识别、任务规划与工具调用。 主导构建硬件工程垂直领域知识库（涵盖设计规范、测试标准、BOM 数据等），持续优化数据清洗、分块与检索链路，利用 Milvus/Chroma 等向量数据库提升 RAG 系统的检索精度与生成质量。 2. 模型工程与业务融合 负责开源大模型的本地化部署、推理加速及版本管理；基于业务数据进行 Prompt 调优与 SFT，建立模型选型与效果评估体系。 将 AI Skills/Agents 封装为高可用的 API 或插件，无缝嵌入现有的研发工作流，与内部业务系统进行深度打通。 3. 产品体验与团队赋能 具备产品 Owner 意识，主动调研业务线各环节的痛点，规划 Skill 开发优先级与产品路线图，建立数据监控与用户反馈闭环，持续迭代体验。 作为 AI 技术的布道者，将成熟的外部 AI Skill 引入内部并沉淀为组织经验；组织培训与推广，赋能业务骨干，与硬件工程师共同打造高效的“AI 超级个体”。

学历与经验：本科及以上学历，计算机或人工智能相关专业。具备 3 年以上软件研发经验，且包含至少 1 年以上 AI 应用 / LLM 落地实战经验。 编程基础：精通 Python，具备极高的代码质量要求；熟悉 Java 或 Go；熟练使用 Docker/Kubernetes，具备良好的 CI/CD 习惯。 AI 核心技能： 深入理解主流大模型（GPT-4、Claude 3、Qwen 等）的特性；熟练掌握 LangChain 等 Agent 框架，精通 Prompt Engineering。 对 RAG 原理有深刻认知，具备生产环境下的链路优化经验，熟练使用主流向量数据库。 熟悉或参与过 Dify、FastGPT、AutoGen、CrewAI 等开源平台/框架的二次开发。 综合素质： 具备优秀的产品思维与同理心，能从用户痛点出发设计 AI 产品；具备全局观和跨部门沟通能力，能独立推进项目落地。 日常重度使用各类 AI 效率工具（如 Cursor、claudecode 等），对前沿技术保持极高的敏感度和热情。 加分项： 熟悉手机制造或智能硬件研发流程（如堆叠设计、基带射频、BOM 验证等），自带硬件行业 Know-how。