苏州后端兼职程序员外包

需求描述

一、岗位职责
负责垂直领域（如教育、政务等）大模型应用系统的架构设计与核心模块开发，实现模型能力与业务场景的深度结合。
主导RAG（检索增强生成）系统构建，包括领域知识库搭建、向量数据库优化、混合检索策略设计，提升模型在专业场景下的回答准确性与可靠性。
开发AI智能体（Agent）应用，设计智能体的任务规划、工具调用、记忆管理等核心机制，实现复杂业务流程的自动化处理。
参与大模型微调工作，基于领域私有数据进行参数高效微调（如LoRA），优化模型在垂直场景下的专业术语理解与逻辑推理能力。
负责AI应用的后端服务开发（Python/FastAPI），实现模型API封装、系统集成与工程化部署，保障系统的高可用性与稳定性。
跟踪大模型领域前沿技术（如多模态模型、长上下文处理等），评估其在业务场景中的应用潜力并推动落地。
二、任职要求
学历与专业：计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历，3年以上软件开发经验，其中至少1年AI/大模型应用开发经验。
编程能力：精通Python，熟悉FastAPI/Flask等Web框架，具备扎实的后端开发能力与系统架构设计经验。
核心技术：熟练掌握LangChain、LlamaIndex等AI应用开发框架，熟悉RAG技术栈（向量数据库如Milvus/Pinecone、Embedding模型等）与Agent开发流程。
模型经验：有大模型API调用（如GPT、Claude、通义千问等）与微调实践经验，了解Prompt Engineering、Function Call等核心技术。
工程能力：熟悉Docker、Kubernetes等云原生技术，具备MLOps/LLMOps意识，能独立完成AI应用的部署与运维。
领域知识：有医疗、金融、政务等垂直行业开发经验者优先，熟悉行业业务流程与数据特点。
软技能：具备优秀的业务抽象能力与跨团队沟通能力，能快速理解领域专业知识并转化为技术方案。
三、加分项
有AI智能体（Agent）从0到1的落地经验，熟悉多智能体协作机制。
熟悉知识图谱技术，能将其与RAG系统结合提升模型专业推理能力。
有开源大模型（如LLaMA、ChatGLM等）本地化部署与优化经验。
具备AI编程助手（如Cursor、Copilot）使用经验，能借助工具提升开发效率。