崗位職責:
1.大模型應用與系統開發
主導基于語言、多模態(圖像、語音等)模型的 AI 應用產品設計與交付;
負責構建 Prompt、接入上下文、輸出結構控制等開發邏輯;
快速完成從原型到的落地,推動上線迭代。
2.模型理解與能力集成
深入理解各類大模型能力(如 GPT-4、Claude.Gemini、Mistral、Sora、SD等);
精通主流 API 的調用、策略、上下文窗口管理、多輪交互邏輯;
能根據具體業務需求完成模型能力調配、集成和優化。
3.模型調優與定制
具備基礎的模型微調/輕量訓練能力(如 LORA.QLORA、SFT 等);
熟悉向量數據庫(如 FAISS、Qdrant、Weaviate)和 RAG 架構的集成開發;
掌握 AI 系統性能評估與 A/B 測試機制。
規劃、搭建并優化企業級 AI平臺,確保其穩定性、安全性和可擴展性,支持跨部門業務場景的智能化需求。
推動 AI平臺與現有業務流程系統(如OA、SAP、CRM、各業務系統)的高效集成,實現數據驅動的自動化決策。
4.業務流程優化與自動化
利用機器學習、NLP 等技術優化企業業務流程,提升運營效率并降低成本;
開發智能分析工具,支持業務自動化處理與決策輔助。
5.智能化
基于 AI 技術分析市場趨勢、競品動態及集團的業務行為,構建預測模型輔助產品定價、營銷策略制定及銷售目標規劃。
6.跨部門協作與賦能
與業務部門緊密合作,挖掘 AI在合規管理、客戶服務、人力資源等領域的應用場景,推動企業全面智能化轉型搭建低代碼/無代碼 AI 工具,降低業務部門使用門檻,賦能非技術團隊自主實現數據分析與模型迭代。
崗位要求:
1. 教育背景
計算機科學、數據科學、人工智能、管理信息系統等相關專業本科及以上學歷。
2.經驗要求5 年以上AI相關經驗,具備企業級 AI 平臺建設或業務流程智能化落地經驗者優先。
熟悉機器學習、深度學習、NLP 等技術在非研發場景的實際應用。
3.技術能力
熟練調用主流大模型API(如OpenAI、Deepseek、kimi等)。
4.行業理解:了解貨代、國際物流行業業務流程,能結合業務痛點設計 AI解決方案。熟悉貨代、國際物流行業數據特點,有相關工作經驗者優先,
5.軟技能:優秀的跨部門溝通能力,能將技術語言轉化為業務價值,推動 AI 技術與實際需求結合。具備流程自動化(RPA)、BI工具集成經驗。