采购数智化工程师-AI算法

岗位职责： 1、负责LLM应用架构设计与优化，包括Prompt Engineering、Function Calling、Tool Calling、Agent工作流、多轮对话、上下文管理、记忆机制等能力建设； 2、参与企业级RAG系统建设，包括文档切分、向量化、Embedding模型选型、召回策略、重排序、知识更新、权限控制、答案可信度评估等； 3、探索AI Agent在采购场景中的应用，例如自动询价、供应商比价、合同风险识别、异常订单分析、需求预测辅助决策等； 4、结合业务流程，推动AI自动化能力建设，提升业务人员在数据分析、文档处理、决策支持、流程执行等方面的效率； 5、研究并落地Vibe Coding、AI Coding、代码生成、智能测试、开发辅助等能力，提升研发团队整体交付效率； 6、跟踪主流大模型、开源框架和AI应用技术趋势，包括LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Dify、Coze、OpenAI API、Claude、Qwen、DeepSeek等，并评估其在企业场景中的适用性； 7、负责大模型相关能力在企业业务场景中的应用落地，包括RAG知识库、智能问答、文档理解、合同解析、采购策略推荐等场景； 8、建立AI应用效果评估体系，包括准确率、召回率、幻觉率、响应速度、用户满意度、业务节省时长、ROI等指标。 岗位要求： 1、计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历、 2、熟悉大模型应用开发流程，理解LLM基本原理、Prompt设计、RAG架构、向量数据库、Agent机制等； 3、熟悉Python开发，具备良好的工程实现能力，能够将算法能力转化为稳定可运行的服务； 4、熟悉至少一种主流大模型应用框架，如LangChain、LlamaIndex、Dify、FastAPI、Transformers等； 5、熟悉Embedding、向量检索、文本召回、重排序、知识库构建等技术，有RAG项目经验者优先； 6、具备较强的问题拆解能力，能够把复杂业务问题转化为AI可解决的问题； 7、对AI应用落地有热情，愿意深入业务现场，不满足于停留在模型层面，而是关注最终业务价值； 8、有AI Agent、多智能体协作、自动化工作流、AI Coding平台建设经验。有企业级大模型应用、智能客服、知识库、合同审核、文档解析、数据分析Agent等项目经验优先；有采购、供应链、制造、零售、电商、等业务场景经验优先；熟悉微调、LoRA、模型压缩、私有化部署、模型评测等相关技术， 有开源项目、技术博客、AI产品作品或个人AI工具实践者优先。