理想汽车智能应用开发实习生
任职要求
1. 熟练使用大模型，对大模型应用有强烈的兴趣， 对前沿技术感兴趣； 2. 热爱编程，熟练掌握JAVA，并熟悉spring、mybatis的应用；熟悉PYTION；具备良好的编程基础； 3. 熟悉多线程成编程，对内存的使用有一定的理解； 4. 至少熟…
工作职责
1. 负责基于大语言模型的智能代码应用的开发，赋能整个软件开发流程，包括文档生成、代码生成、代码审查、故障定位等； 2. 按照软件开发流程，根据用户需求，完成应用的详细设计、开发、测试、上线等工作； 3. 持续优化智能应用的效果，包括优化prompt工程、建设评估能力、建设评估数据集等； 4. 与团队成员紧密合作，解决开发过程中遇到的技术问题。
1、 参与构建检索增强生成（RAG）的智能应用系统（如知识问答机器人），优化全链路检索精度（向量检索/混合检索/重排序）。 2、通过提示词工程（Prompt Engineering）调整大模型输出，解决垂直领域业务问题。 3、探索新的检索流程和方式，优化检索链路，提升准确性，可靠性。 4、对接大模型API（如DeepSeek、通义千问），实现本地部署与功能集成。
1、负责 Kaleido 低代码平台与 AI 大模型的集成与应用场景实现。采用先进的工程方法，将 AI 能力融入低代码开发流程，打造新一代智能应用； 2、对复杂 AI 应用场景进行任务分解（参考 CoT、ToT 等思想），通过实验验证任务分解的有效性和合理性； 3、结合 Kaleido 平台的特性，充分利用不同 AI 模型的能力，优化应用在低代码环境中的表现（良品率、稳定性、性能）； 4、探索 AI 与低代码结合的前沿技术，将创新想法快速转化为 Kaleido 平台上的实际应用。
-参与大模型智能体应用开发与创新实践，探索生成式AI在不同场景的解决方案 -基于业务需求搭建智能体工作流，实现复杂任务的自动化处理，提升大模型应用效果 -参与客户需求对接，协助解决客户各类技术相关问题，完成技术方案验证和效果评估 -调研市场主流智能体应用， 并协助测试智能体能力边界
我们能提供什么？ 今年不愧是Agent应用元年，已有大量优秀产品涌现。在有赞内部也以高频的黑客松活动来鼓励每一位小伙伴积极投身场景探索。 在有赞你可以充分发挥想象力，沉浸式体验2B业务的Agent项目，并通过多维度场景理解+技术创新+工程应用落地，进入真实商业环境、理解业务决策与AI应用的关系。 核心能力要求 ： 需具备扎实的工程能力，有实际开发过 agent 相关应用或平台的经验； 对技术保持好奇心，愿意探索前沿领域（如 agent 框架、context engineering、智能体应用等）； 注重实际落地，能将技术转化为业务价值； 技术方向侧重 ： 关注 agent 框架（如GitHub - alibaba/spring-ai-alibaba: Agentic AI Framework for Java Developers、https://openai.github.io/openai-agents-python/、https://strandsagents.com/latest/） ai 网关（如GitHub - BerriAI/litellm: Python SDK, Proxy Server (LLM Gateway) to call 100+ LLM APIs in OpenAI for、cloudflare 的 ai gateway） browser-use（如GitHub - browser-use/browser-use: 🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online wi、fellou） 通用 agent（如GitHub - kortix-ai/suna: Suna - Open Source Generalist AI Agent、GitHub - FoundationAgents/OpenManus: No fortress, purely open ground. OpenManus is Coming.等） 建议从 rag、text to sql、sandbox、deep research 中选一个深入研究