about the company.
国内的大型医药健康零售企业,致力于通过数字化与智能化技术赋能线上全渠道及线下零售场景,构建高效、智能的健康服务生态。
about the team.
核心的 AI 工程与应用团队
about the job.
- AI 业务场景落地与 ROI 交付: 深度挖掘线上全渠道(O2O/B2C)、门店零售、供应链及智能客服等核心场景,将业务需求抽象为 AI 解决方案,主导 PoC 验证并推动快速转化为生产环境的业务竞争力。
- 应用架构设计与工程交付: 基于 RAG、Multi-Agent 及 Prompt 工作流等前沿架构,主导设计高并发、高可用、高稳定的 AI 服务体系,对系统的响应时延、幻觉控制及输出质量负责。
- 企业级 AI 中台搭建与成本控制: 制定 AI 技术栈演进路线,规划并设计可复用的 AI 中台能力(涵盖模型网关、推理调度、向量检索管道及自动化评测平台),建立成本监控与优化机制(Token/耗时优化)。
- 前沿技术追踪与路线定义: 密切追踪 LLM、Agent、MCP、多模态等前沿技术演进,结合业务痛点制定符合公司中长期战略的技术路线图。
- 团队建设与工程规范沉淀: 负责带队 10+ 人 AI 工程与应用团队,推进梯队培养与日常管理;主导核心技术攻坚,沉淀团队工程交付规范、AI 评估集(Eval)与落地方法论。
skills and experience required.
- 学历与经验: 本科及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业;5 年以上技术研发经验,3 年以上 AI 开发及实际应用落地经验;具备团队管理或敏捷带队经验。
- 目标背景: 具备知名互联网企业或头部 AI Native 企业的 AI 落地项目交付经验,有作为技术“二号位”或核心工程骨干成功推动项目落地的实战积累。
- 应用技术实战: 深入理解 RAG、Agent、MoE 等前沿应用架构,具备主导设计并上线大规模 AI Agent 系统或企业级 AI 应用系统的完整实战经验。
- 工程架构能力: 具备扎实的高并发高可用服务架构功底,熟悉 API 调度、上下文内存管理、向量数据库运用及模型微调/调优全流程。
- 业务转化与商业敏锐度: 具备优秀的技术判断力与业务抽象能力,能用业务语言高效沟通并推演技术方案,注重 AI 技术的实际业务 ROI 输出。