安克创新AI应用工程师

岗位职责： 1、基于业务需求设计、开发和优化AI驱动的应用，重点围绕代码分析、解释与改进建议生成等场景。 2、调用并集成主流大语言模型（如 OpenAI GPT、Claude、LLaMA 等），实现对代码的自动化分析、可读性优化和缺陷建议生成。 3、参与AI应用的架构选型、技术路线规划和核心模块实现，确保可扩展性与高性能。 4、编写高质量、可维护的代码，推动团队在代码质量与AI应用能力上的持续提升。

1. 参与智能应用的全栈研发，构建稳定易用的 AI 驱动功能模块； 2. 探索并整合主流 AI 技术（如大模型、图像识别、智能接口等）到具体场景； 3. 为其他产品或运营团队提供 AI 赋能：开发内部AI工具、技术接口或解决方案； 4. 持续优化系统性能与产品体验，用工程化思维提升智能应用的可用性； 5. 跟踪新技术趋势，探索能提升团队效率的AI方案。

1、设计并开发基于 LLM/多模态模型的应用、服务与工作流（含 Agent 化编排）。 2、通过上下文工程、MCP调用、SKILLS设计、RAG等手段提升输出质量、稳定性与可控性。 3、集成并封装主流模型服务商 API，优化吞吐、延迟、成本与可扩展性，保障线上 SLA。 4、建立评测体系与回归机制（离线评测/在线 A/B），并搭建可观测性与监控告警（质量、延迟、成本、失败率等）。 5、与产品、业务、设计、后端/前端团队协作，推动 AI 功能在现有产品中的端到端落地。 6、编写技术文档、工程规范与最佳实践，推动团队工程化与知识沉淀。 7、持续跟踪生成式 AI 领域进展（模型、Agent、RAG、评测、安全等），并将成熟方案快速应用到生产环境。

1. 参与大模型在商品领域的应用与创新，涉及语义分析、自然语言处理、人机对话、RAG（检索增强生成）、知识图谱、AI Agent等技术； 2. 与业务团队合作，支持技术团队将AI产品构想转化为工程解决方案，促进AI技术在实际业务中的应用； 3. 参与AI工程系统的架构设计，支持项目落地执行，并参与系统架构与用户体验的优化； 4. 关注AI技术前沿，参与技术探索和实践，支持团队在商品领域的技术创新。