
Soul APP大模型应用架构师
社招全职地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 学历: 硕士及以上(AI/CS相关专业优先) 2. LLM能力: 精通Prompt Engineering、RAG、Agent框架(LangChain/LlamaIndex/AutoGen) 3. AI实战: 具备Agent/AI应用从…
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工作职责
1. 主导架构设计: 负责智能体平台整体架构,保障生产环境高可用、高性能及可扩展性 2. 构建Agent框架: 设计实现基于LLM的Agent核心框架,落地RAG/SFT/RL技术,支撑多智能体协作 3. 技术前沿攻坚: 追踪Agent与LLM领域技术动态,引入创新方案保持技术竞争力
包括英文材料
学历+
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
LangChain+
https://python.langchain.com/docs/tutorials/
New to LangChain or LLM app development in general? Read this material to quickly get up and running building your first applications.
https://www.freecodecamp.org/news/beginners-guide-to-langchain/
LangChain is a popular framework for creating LLM-powered apps.
LlamaIndex+
https://developers.llamaindex.ai/python/framework/getting_started/starter_example/
This tutorial will show you how to get started building agents with LlamaIndex.
https://www.ibm.com/think/tutorials/llamaindex-rag
LlamaIndex is a powerful open source framework that simplifies the process of building RAG pipelines.
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