1. AI工程师职位列表

1) AI开发工程师

你将独立负责 RAG、Agent 等核心模块的设计与实现，参与构建稳定、高效的 LLM 应用系统，并确保 AI 能力可靠交付。

核心职责：

• 独立完成基于 LLM 的功能模块的端到端开发与测试。
• 实现可工作的 RAG 应用与支持函数调用的智能体逻辑。
• 监控应用性能，诊断并修复常见问题。
• 编写技术文档，参与代码评审，遵循 DevOps 流程。

任职要求：

• 必备技能： 理解 RAG 基础流程并能构建检索系统；有使用 LLM 函数调用开发业务逻辑的经验；了解如何通过 API 连接 LLM 与内部系统。
• 技术栈： 熟练掌握 Python；熟练使用 LangChain 或 LlamaIndex 构建应用；有调用主流 LLM 的经验；熟悉 Git、Docker 及基础云服务部署。
• 加分项： 有准生产环境部署经验；了解 LLM 应用评估方法；熟悉 LangGraph、Dify 等工具链或低代码平台。

2) AI 高级开发工程师

你将负责设计、构建和优化核心 AI 产品，主导基于 LLM 的复杂应用系统从架构到生产的端到端落地。

核心职责：

• 主导复杂 LLM 应用系统的架构设计、开发与部署。
• 构建并持续迭代高性能 RAG 系统与智能体架构。
• 基于 MCP 开发和管理自定义服务器，安全集成内外部工具。
• 建立系统评估体系，保障生产环境的稳定性与性能。

任职要求：

• 必备技能： 深入理解 RAG 全链路并具备实战优化能力；精通智能体推理范式与工程化；有实际使用或开发 MCP 服务器的经验。
• 技术栈： 精通 Python 及异步编程；深度使用主流 AI 框架；熟悉多种 LLM 的调用与选型；熟练使用 Docker、CI/CD 及云部署。
• 加分项： 有生产级 LLM 应用交付运维经验；熟悉多智能体框架或 LLM 评估方法；了解推理优化或模型微调基础。

3) AI 专家工程师 / 架构师

作为公司 AI 工程体系的核心技术负责人，你将主导 RAG、智能体与 MCP 等关键方向的架构设计与技术演进，构建高可用、可扩展、安全可控的企业级 LLM 应用平台。

核心职责：

• 制定公司 LLM 应用技术路线图与统一 AI 架构。
• 深度优化高性能 RAG 系统，设计多智能体协作架构。
• 基于 MCP 协议标准化扩展 AI 能力，主导自定义服务器开发与治理。
• 建立评估与监控体系，推动低代码平台的企业级部署与效能提升。

任职要求：

• 必备技能： 精通 RAG 全栈优化、智能体框架工程化、并有实际开发/管理 MCP 服务器的经验。
• 技术栈： 精通 Python；深度使用 LangChain/LlamaIndex 等框架；熟悉主流闭源与开源 LLM；具备云原生部署与可观测性体系经验。
• 加分项： 有从 0 到 1 构建大规模 LLM 平台、自研 Agent 引擎或深入实践 LLM 评估方法的经验。

2. 办公地点

湖南省长沙市岳麓区芯城科技园

3. 薪资

面议