得物AI平台开发工程师（风控）

任职要求

任职要求
教育背景 ：计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。
技术能力 ：
1、精通Python/Java/Go等至少一门开发语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。
2、具备AI平台开发经验，深入理解Dify、Coze、百炼等主流AI平台特性。熟悉AI模型训练、部署、监控全流程，有平台性能优化经验者优先。
3、熟练掌握RAG（检索增强生成）技术栈，包括向量数据库构建、语义检索优化等。
4、对大语言模型（如GPT、LLaMA等）技术原理有一定了解，具备一定实际场景微调经验。
5、熟悉Model Context Protocol（MCP）的应用开发 ，有基于MCP协议开发Agent工具（如自动化流程、智能体服务）经验者优先。
项目经验 ：
1、主导或参与过AI平台开发项目，有分布式系统、高可用架构设计经验。
2、有LLM在风控场景的落地应用经验 ，熟悉风控业务中的技术挑战（如低延迟响应、高并发处理、数据隐私合规等）。
软性要求 ：
1、具备优秀的问题分析与解决能力，能独立承担复杂模块的开发与优化任务。
2、对AI技术前沿保持敏感，有较强的学习能力和技术热情。
3、良好的沟通能力与团队协作意识，能够推动跨部门技术方案落地。

加分项 ：
1、熟悉LangChain（LLM应用开发框架） 、LlamaIndex（RAG增强框架）等工具，或参与过开源AI项目贡献。
2、有基于MCP协议的Agent开发经验 ，如上下文管理Agent、多模型调度Agent等。
3、熟悉风控系统架构，了解实时规则引擎、特征计算平台、决策流编排等技术。
4、有云原生（Kubernetes/Docker）或边缘计算场景下的AI部署经验。

工作职责

1、负责AI平台核心模块的设计、开发与迭代，构建高可用、高性能的AI开发与推理平台。
2、负责优化AI平台功能与用户体验，提升开发者效率。
3、针对AI平台的计算资源、模型推理性能进行调优，解决高并发场景下的稳定性与延迟问题。
4、主导或参与大语言模型的微调（Fine-tuning）、RAG知识库构建、Prompt工程优化及模型效果评估，提升模型在实时性、准确性和可解释性上的表现。
5、基于大语言模型（LLM）的实际业务场景（如智能问答、知识库应用、自动化流程等），完成模型服务化落地与性能优化。