主要職責(zé)
1. 業(yè)務(wù)洞察與需求挖掘：
- 快速融入業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，通過(guò)訪談、觀察、實(shí)操參與及數(shù)據(jù)分析等方式，深入理解各業(yè)務(wù)單元的核心流程、實(shí)際痛點(diǎn)與關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
- 具備換位思考能力，能從使用者視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)可借助AI智能體實(shí)現(xiàn)效率提升的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和優(yōu)化機(jī)會(huì)。

2. 智能體設(shè)計(jì)與規(guī)劃：
- 基于對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深刻理解，制定針對(duì)性的智能體解決方案，明確其功能范圍、交互方式、輸入輸出機(jī)制及衡量成效的關(guān)鍵指標(biāo)。
- 編寫條理清晰的設(shè)計(jì)文檔，并與項(xiàng)目相關(guān)方充分溝通，達(dá)成共識(shí)。

3. 智能體開發(fā)與實(shí)現(xiàn)：
- 運(yùn)用公司自研的數(shù)智化智能體平臺(tái)，采用低代碼/零代碼或腳本編程方式，高效完成智能體的配置、訓(xùn)練與開發(fā)工作。
- 具體工作內(nèi)容可能涵蓋：提示詞設(shè)計(jì)、流程編排、工具對(duì)接、知識(shí)庫(kù)搭建與模型微調(diào)等任務(wù)。

4. 測(cè)試、部署與迭代優(yōu)化：
- 對(duì)已開發(fā)的智能體開展單元測(cè)試、集成測(cè)試及用戶驗(yàn)收測(cè)試，確保系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、響應(yīng)準(zhǔn)確且操作便捷。
- 協(xié)助推動(dòng)智能體上線應(yīng)用，持續(xù)跟蹤其在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)，并結(jié)合用戶反饋與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代升級(jí)。

5. 知識(shí)沉淀與賦能：
- 將項(xiàng)目實(shí)踐總結(jié)為可復(fù)用的方法論、典型案例和培訓(xùn)資料，助力團(tuán)隊(duì)整體AI技術(shù)應(yīng)用水平的提升。

任職要求
- 學(xué)歷專業(yè)：國(guó)內(nèi)外知名高校人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域本科及以上學(xué)歷。
- 技術(shù)基礎(chǔ)：具備扎實(shí)的編程能力，熟練掌握Python語(yǔ)言；了解機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理的基本原理；熟悉大語(yǔ)言模型的技術(shù)邏輯，對(duì)LLM應(yīng)用場(chǎng)景有強(qiáng)烈興趣。
- 核心能力：
出色的學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力：能夠快速掌握新業(yè)務(wù)知識(shí)與技術(shù)平臺(tái)。
嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S與問(wèn)題拆解能力：善于分析復(fù)雜問(wèn)題并定位核心解決路徑。
良好的溝通協(xié)調(diào)能力：可與非技術(shù)人員有效交流，準(zhǔn)確捕捉需求并傳達(dá)技術(shù)方案。
高度的責(zé)任意識(shí)與主動(dòng)性：以結(jié)果為導(dǎo)向，積極主動(dòng)推進(jìn)項(xiàng)目落地。