该职位面向中国500强企业招聘AI大模型工程师专注于建筑领域大模型应用研发核心工作包括智能解析招标投标文件、生成施工方案、优化工程知识库等。要求应聘者具备计算机或相关专业背景3年以上AI大模型研发经验熟悉建筑行业业务逻辑精通Transformer架构、主流开源大模型及RAG技术。同时需掌握多模态数据处理、Python开发及企业级系统工程化能力能独立完成需求转化与技术方案设计。工作地点杭州待遇面议。公司背景中国企业500强排名前200内。【岗位职责】负责建筑领域大模型AI应用全流程研发聚焦招标文件智能解析、投标文件自动化生成、施工方案智能生成与合规性审核、工程图片内容检索等核心系统开发对接业务端实现场景化落地基于现有LLMRAG知识共享系统优化工程知识库检索精度、响应速度打通业务数据链路实现知识复用与场景赋能对接公司业务团队拆解招投标、施工管理等业务需求将工程专业语言转化为软件技术方案完成需求调研、方案设计、编码开发、测试上线全流程跟踪大模型AI领域发展趋势和研究进展多模态大模型、AI Agent、RAG进阶优化、指令微调等结合建筑业务特性开展技术预研与迭代优化模型推理性能、Prompt工程、向量数据库架构解决工程文本解析不准、多模态数据匹配低效等痛点负责应用系统运维、性能监控、bug修复保障生产环境稳定运行持续迭代功能提升用户体验【任职要求】一、基本资质全日制本科985、211、双一流或一本及以上学历计算机、软件工程、人工智能、自动化、土木工程等相关专业3年及以上AI或大模型应用研发实战经验熟悉建筑行业招投标、施工管理业务逻辑者优先具备工程类AI项目落地经验者优先二、核心技术能力大模型与NLP技术精通Transformer架构熟悉主流开源大模型Qwen、DeepSeek等掌握RAG全流程开发、指令微调、提示词工程多模态与工程数据处理掌握图片/文档多模态检索、文本抽取、结构化解析技术能处理工程图纸、标书、施工方案等非结构化数据开发与工程化精通Python开发熟悉FastAPI/Flask后端框架、向量数据库Milvus/Chroma、关系型数据库掌握Docker、微服务部署具备企业级系统工程化落地能力工具与框架熟练使用LangChain/LangGraph、LLM开发框架熟悉大模型推理优化工具vLLM、Text Generation Inference三、综合素质具备较强的业务理解能力能快速吃透理解建筑行业场景独立完成需求转化与技术方案设计逻辑严谨、执行力强具备攻克技术难题、推动项目落地的抗压能力与团队协作意识关注大模型产业落地动态热衷于AI技术与传统建筑行业的融合创新工作地杭州总部01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】02AI大模型应用开发工程师的核心职责需求分析与拆解是工作的起点也是确保开发不偏离方向的关键。应用开发工程师需要直接对接业务方深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。在此基础上他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务明确每个环节的执行标准并评估技术实现的可行性同时定义清晰的核心指标为后续开发、测试提供依据。这一步就像建筑前的图纸设计若出现偏差后续所有工作都可能白费。技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。工程师需要根据业务场景的特点选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同选型的合理性直接影响最终产品的表现。同时他们还要对行业相关数据进行预处理通过提示词工程优化模型输出或在必要时进行轻量化微调让基础模型更好地适配具体业务。此外设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求建立敏感信息过滤机制保障数据安全也是这一环节的重要内容。应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通确保数据流转顺畅。在这一过程中他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户实现从技术方案到产品形态的转化。测试与优化是保障产品质量的关键步骤。工程师会开展全面的功能测试找出并修复开发过程中出现的漏洞同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。安全合规性也是测试的重点需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。此外他们还会收集用户反馈通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验让应用更贴合用户实际使用需求。部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线并实时监控运行状态及时处理突发故障确保应用稳定运行。随着业务需求的变化他们还需要对应用功能进行迭代更新同时编写完善的开发文档和使用手册为后续的维护和交接提供支持。03薪资情况与职业价值市场对这一职业的高度认可直接体现在薪资待遇上。据猎聘最新在招岗位数据显示AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。在AI技术加速落地的当下这种“技术业务”的复合型能力尤为稀缺让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品让大模型的价值真正渗透到各行各业。随着AI场景化应用的不断深化这一职业的重要性将更加凸显也必将吸引更多人才投身其中推动AI技术更好地服务于社会发展。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】