JD数据
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"job": {
"job_title": "AI 应用开发工程师",
"job_level": "",AI生成
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"job_category": ""AI生成
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "",
"requirements_text": "【岗位职责】\n1、AI 应用开发：基于大模型能力开发对话式决策助手，包括多轮对话与任务链路、⼯具与技能接⼊、检索增强（RAG）、决策记录与报告产出；\n2、多端产品交付：PC Web、移动端 App、微信⼩程序三端功能开发与体验打磨，完成从需求拆解、开发、联调到上线灰度；\n3、强验证业务系统：面向认证与合规业务，交付结果确定、可复核、可追溯的业务系统；\n4、数据与检索链路：结合企业知识库与联网检索，把检索结果、引⽤与依据呈现在产品中，保证输出可溯源；\n5、线上与稳定性：对自己负责的系统承担线上及时响应，关键业务系统 15 分钟内响应并给出处置或降级方案；\n6、AI 驱动开发：把需求写成 Agent 可执行的规格（目标、输入输出、步骤、验收标准），审查 Agent 产出，并把成功做法沉淀为可复用的流程与工具。\n【任职要求】\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业优先；\n2、2年及以上开发经验，有独立负责或者统筹项目/产品经验，有独立负责一条产品线或一个系统的完整经历者优先；\n3、精通 TypeScript（NestJS / Fastify 或 React / Next.js）与 Python 中至少一栈，另一栈能上手写生产代码；\n4、熟悉关系型数据库（PostgreSQL / MySQL），能设计合理的表结构、编写高效 SQL；\n5、熟悉 Docker、Linux、Nginx 与 CI 流水线，能独立排查线上环境问题；\n6、有大模型应用落地经验，熟悉结构化输出、Prompt 迭代、RAG、工具调用（Function Calling / MCP）中至少两类；\n7、能熟练使用 AI 编程工具（Claude Code / Codex / OpenCode 等），并把它纳入日常工程流程；\n8、有产品思维：能从用户视角判断功能价值与优先级，把模糊需求拆成可交付的方案；\n9、有创新意识：对新技术保持敏感，愿意主动尝试、快速验证并落地新做法；\n10、有生产系统值班或紧急响应经验，能在信息不全时先止血、后根因\n良好的沟通协作能力，代码规范，能接受并响应代码评审意见。\n【加分项】\n1、有多租户 / SaaS 系统开发经验\n2、熟悉分布式任务与消息队列（Redis、BullMQ）\n3、熟悉向量检索或搜索引擎（pgvector、Elasticsearch）\n4、有跨端 App 开发经验（Capacitor、React Native）\n5、有强验证 / 审计 / 合规类系统开发经验\n6、有个人产品或开源作品\n【成长路径】\n工程师 → 高级工程师（独立负责一条产品线）→ 产品线技术负责人（负责整体交付与技术方案）\n【我们提供】\n1、AI 原生的工作方式：工具、模型与算力由部门统一建设，持续取用业界最新一代；你的时间花在判断、设计与审查上，而不是重复劳动\n2、做真实的事：产品跑在生产环境、面向真实用户，方案好坏有数据反馈，不是内部演示\n3、全流程参与：从需求、方案到上线与灰度，完整参与产品全生命周期\n5、技术判断的空间：不只做交付，也参与方案与选型的决策，你的技术判断会被真正采纳",
"skills": [],AI生成
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