AI应用工程师

1、深入理解业务痛点与需求，梳理AI可赋能的场景，输出技术方案与可行性评估；2、基于大模型API、开源模型或AI平台，完成AI应用的设计、开发、调试与迭代，涵盖Prompt工程、RAG知识库构建、Agent任务编排等；3、与产品、前后端团队协作，完成AI功能与业务系统的联调对接，确保接口稳定、响应高效4、集成各类AI模型（大语言模型、多模态模型等）到现有业务系统，解决模型与系统间的接口兼容性、数据交互与性能协同问题；5、完成AI应用的容器化部署（Docker）、服务化上线与生产环境配置6、持续跟踪AI领域前沿技术（大模型迭代、Agent框架、多模态进展等），快速评估新技术在业务中的应用潜力并推动引入7、领导安排的其他工作