生成式AI工程师

负责设计、开发和部署生成式AI及基于LLM的应用程序；构建RAG（检索增强生成）管道用于企业用例；开发AI代理/多代理系统用于自动化和工作流；微调、评估和优化LLM性能、延迟和成本；将AI模型集成到API、微服务和生产系统中；与跨职能团队合作将业务问题转化为AI解决方案；确保负责任的AI实践（偏见、安全、提示安全）；使用LLMOps/MLOps实践监控、扩展和维护AI系统。

语言：Python（必备）、SQL；AI/ML：LLMs、NLP、深度学习（Transformer、微调）；框架：LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Hugging Face；GenAI概念：提示工程、RAG、嵌入、向量数据库（Pinecone、FAISS、Weaviate）；智能体AI：AutoGen、Semantic Kernel、多代理编排；云平台：AWS（Bedrock）、Azure OpenAI、GCP Vertex；AIAPIs及后端：FastAPI、REST API、微服务；MLOps/LLMOps：Docker、Kubernetes、CI/CD、模型监控；数据库：SQL/NoSQL（MongoDB、BigQuery等）

专注于生成式AI和智能体技术的企业，致力于开发企业级AI解决方案。