阿里云诚云科技-资深技术服务工程师-AI交付
任职要求
•学历与经验：本科及以上学历，五年以上经验，有两年及以上大模型相关经验优先，有金融行业项目经验者优先； •技术能力： •精通Python语言，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，掌握HuggingFace、FastAPI等工具链； •熟练调用主流大模型API（如千问、ChatGLM、通义千问），具备Prompt工程、模型微调及结果解析经验； •熟悉智能体开发框架（…
工作职责
•熟悉金融行业业务，不限于银行，证券，保险，数字金融，能够理解金融业务目标，基于对业务的理解设计AI Agent的业务方案。 •负责金融Agent方案设计和落地实施，包括但不限于业务架构设计、数据处理、智能体搭建、提示词工程、RAG和全链路优化。 •大模型应用开发：基于金融业务需求，设计并实现大模型（如LLM、多模态模型）的调用方案，完成智慧信贷、智能客服、知识问答等场景的核心功能开发； •接口集成与调试：负责大模型API的调用与联调（如千问、ChatGLM、通义千问），编写标准化接口文档，确保模型输出与业务系统的无缝对接； •智能体平台开发：基于主流智能体框架（如LangChain、Rasa、Dify）设计自动化流程，集成多模型协作能力，提升业务场景的智能化水平； •技术文档与赋能：输出模型应用方案、接口规范及智能体平台使用指南，推动团队知识沉淀，并面向客户进行技术培训与支持； •问题排查与优化：针对模型调用异常、数据不一致等问题进行根因分析，提出应用层优化方案并总结典型技术案例； •跨团队协作：与金融客户及合作伙伴紧密沟通，协调资源推进项目进度，确保技术方案符合金融合规要求并实现业务价值。
1. 大模型PoC与Demo支持：执行方案评估，实施，演示，部署全过程，能够按照业务场景快速快速落地PoC项目。 2. 大模型需求分析：帮助客户理清大模型需求并转化为技术要求，对外控制客户需求，对内解决技术难题，保证项目的顺利落地和达效。 3. 跨部门协同：协调跨部门资源，组织算法或大模型产品团队进行技术研发、验证及部署工作，保证算法解决方案按时高质量交付。 4. 合作伙伴协同：管理合作伙伴技术方案和技术实现细节，解决项目的技术风险。
1. 负责阿里云网站/运营支撑平台的质量保障体系建设。 2. 开发测试平台，对业务涉及的测试能力（集群动态部署、用例自动构造、灰度测试、流量管理、线上监控、智能稽核、故障演练、故障预测、问题自动定位等）产品化、平台化。 3. 对项目开发流程和工具进行优化，提高研发和整个项目的交付效率。 4. 学习和研究新技术如分布式开发、JVM沙盒、DSL、实时计算、AI、容器化及网格化等提高项目效率和质量。
1、数据资产管理平台开发与治理 构建企业级数据资产管理平台，构建数据清晰的血缘，支持高效溯源。 建立元数据管理、数据血缘追踪、质量监控与安全合规体系。 2、知识图谱构建与优化 从结构化/非结构化数据中提取实体与关系，构建行业知识图谱（如客户关系图谱）。 通过规则引擎、NLP模型持续优化图谱质量。 3、AI助理系统开发 集成大语言模型（LLM）与垂直知识库，开发智能问答、自然语言查询及自动化报表功能。 设计API/Web接口，支持业务用户通过自然语言调用数据服务（如“查询某产品的销售趋势”）。 搭建模型训练与部署框架，实现AI能力快速迭代。 4、数据安全合规与质量管理 建立数据质量指标（完整性、一致性、准确性），开发自动化检测与修复工具。 实现异常数据实时告警（如延迟、权限越权），并通过邮件/SMS/企业微信通知责任人。 5、平台性能与稳定性保障 优化Spark/Flink任务性能，提升高并发场景下的平台稳定性。 监控系统运行状态，设计容灾机制与自动化运维工具，降低故障率。
1、基于企业核心业务需求,设计、开发、优化Al Agent,赋能公司内部AI应用场景。 2、深入分析企业业务流程,具备独立的需求分析与方案设计能力,能够独立完成Al Agent需求对接、方案开发与优化等工作； 3、负责Agent任务流编排，持续优化Prompt Engineering、知识增强(RAG) 、强化学习等策略,提升Agent在复杂业务场景下的表现; 4、评估并优化Al Agent交互体验,通过持续调优提高自然语言理解能力及生成内容的精准度,并沉淀相关经验; 5、设计完整的测试方案,包括人工测试和机器测试等,组织相关方参与测试并验证测试结果，不断调优测试方法； 6、参与搭建企业级Al Agent平台,基于Dify (或Langchain等其他开发平台)快速集成与管理多种主流AI模型(商业与开源大模型），实现Agent灵活编排、调用与优化； 7、参与Al Agent运行架构设计,优化数据流转、权限管理、任务调度等关键模块,确保系统的高效性与可扩展性; 8、与公司数据安全部门和合规部门密切合作，在满足业务效果的同时，确保Al Agent的数据安全和隐私保护符合合规要求；