猎豹移动AI应用研发工程师
任职要求
1. 统招本科及以上；对主流大模型有使用或集成经验，了解其能力与局限性
2. 能够熟练进行 Prompt 工程，优化 Prompt 结构，增强在特定任务下的模型表现
3. 熟悉常见后端技术栈，可根据团队…工作职责
1. AI应用开发：结合大模型进行创新应用设计和开发 2. Prompt设计与优化：设计、编写并优化Prompt，提高大模型在具体业务场景下的准确性和效果 3. 模型集成与API管理：负责将第三方大模型 API或自研/微调模型集成到现有应用或服务中
1、基于大语言模型（如Qwen、DeepSeek）开发房产领域C端AI应用，包括智能选房助手、购房政策解读、楼盘分析等场景。 2、搭建LLM应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），实现意图识别、RAG检索、内容整合等核心能力。 3、设计支持海量数据场景下的RAG架构，支持房源、楼盘、行情、政策等内容的RAG化，并且达到C端召回准确率要求。 4、开发自动化评估工具，量化RAG系统和联网数据在召回率、错误率、幻觉率、响应延迟等指标并设计方案持续调优解决。
1. 负责设计、开发和维护创新AI产品服务端系统，确保系统的高可用性、可扩展性和安全性； 2. 参与需求分析、系统设计、编码实现、测试、部署及后期维护等全生命周期的开发工作； 3. 深入理解业务需求，与产品经理、前端工程师紧密合作，确保产品功能的顺利实现； 4. 持续优化系统架构和代码质量，提高系统性能和稳定性； 5. 跟踪和研究业界最新的AI应用服务端趋势，为团队引入新的技术和解决方案。
1. 基于AI技术升级技术风险产品，包括不限于自动化测试生成、异常根因定位、系统容量预测等领域，深度参与或主导AI框架与工程架构设计，并推动AI产品落地； 2. 深度参与算法开发、模型训练、评估、部署全流程，优化模型性能（如推理速度、准确率）并降低计算成本； 3. 探索大模型与智能体技术在技术风险领域的创新应用，推动AI驱动的自动化技术风险能力升级，大幅提升测试、观测、应急等效能； 4. 不断研究大模型最新前沿技术，攻克关键技术难题，促进安全AI技术发展； 5. 结合AI行业发展趋势，制定合适的技术发展规划，提升团队技术视野和技术影响力。
-根据业务场景，落地角色agent，包括但不限于Agent引擎、知识库、RAG、Prompt、记忆模块的设计和开发 -跟踪最新的LLM技术发展动态，探索和跟进前沿技术，推动应用落地 -根据新产品需求快速产出验证demo -配合产品经理主动提出场景智能化改造方案