AI应用工程师(J10237)

1. 工程化落地：将业务需求和产品原型（包含AI生成的代码）转化为高可用、可落地的后端服务； 2. 大模型接口调试：对接不同大模型（如Claude、DeepSeek或私有化模型），优化Prompt策略，保证输出的稳定性与结构化； 3. AI工具封装：将底层数据、策略接口封装成AI可调用的标准化工具（MCP）； 4. 系统稳定性保障：负责数据安全、权限管理和异常监控，保障机构级系统的稳定运行。 【任职要求】 1. 2-3年开发经验，熟悉Python或TypeScript，熟悉后端主流框架； 2. 深度使用过Cursor、Copilot等AI编程工具，了解AI代码的边界，具备代码审查能力； 3. 熟悉主流大模型API和LangChain等框架，有金融数据处理经验者优先； 4. 务实导向，以业务跑通为目标，注重工程效率，不脱离实际业务做过度设计。

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