美团AI应用工程师
任职要求
本科及以上学历，计算机或相关专业，5年以上研发经验，其中至少1年AI应用开发经验； 有AI应用落地经验：在实际业务中完成过AI应用的完整闭环（需求分析→方案设计→开发→上线→效果验证），能讲清楚做了什么、为什么这么做、效果如何； 熟悉大模型应用开发：熟练掌握主流大模型API的调用和集成，了解Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent Framework等核心技术； AI Coding实践能力：有Coding Agent（如C…
工作职责
AI应用方案设计：围绕充电宝业务场景（用户运营、资产调度、客户管理、出海等），设计AI应用解决方案，将大模型能力转化为可落地的业务价值; AI工程落地：负责AI能力的工程化封装与交付，推动AI从技术验证到业务闭环，持续交付可量化的业务结果; Prompt工程与Agent编排：设计高质量的Prompt策略和Agent工作流，实现复杂业务逻辑的AI自动化处理，持续优化效果和成本; AI效果评估与迭代：建立AI应用的效果评估体系（准确率、成本、用户体验等），基于数据反馈持续优化模型选型、Prompt策略和系统架构; 行业洞察与技术选型：持续跟踪AI应用层的行业最佳实践和前沿方案，评估新模型、新工具、新框架对业务的适用性，输出技术选型建议.
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. 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、Data Agent 开发与迭代： 负责数据智能问答 Agent 的核心能力开发，包括多轮对话、归因分析、SQL 生成、Python 分析节点等。 2、RAG 与知识库建设： 基于 RAG 技术构建业务知识库，支持语义搜索、知识图谱自动提取、业务术语管理等能力，提升 AI 生成查询的准确度。 3、MCP 与 AI 数据底座： 参与数据访问 MCP Server 等统一 AI 数据底座的开发，支持数据源动态管理、权限隔离、元数据同步等核心能力。 4、AI + 数据可视化： 开发看板智能总结、图表归因分析、报表自动生成等 AI 驱动的数据可视化功能，降低用户数据分析门槛。 5、业务场景落地： 将 AI 能力在游戏运营、研发管线、质量分析等核心业务场景中深度落地，与业务方紧密协作，持续优化分析体验。 6、技术前瞻与工程落地： 跟踪 AI Agent、LLM 应用等领域最新进展，负责从技术 Demo 到生产级服务的快速转化。