AI Engineer

核心职责（Key Responsibilities） 1. AI 模型开发与工程化落地负责大模型（LLM）、NLP、CV 等 AI 模型的开发、微调、评估与上线构建 Prompt Engineering、RAG、Agent 等企业级 AI 能力将模型部署到云端（Azure/AWS）或本地 GPU 环境，确保性能、稳定性与可扩展性负责模型监控、版本管理、性能优化与持续迭代 2. AI 平台与工具链建设参与建设 AIA 的 AI 平台，包括模型管理、特征管理、数据管道、推理服务等使用 Python、FastAPI、Docker、Kubernetes 构建可复用的 AI 服务与 MLOps 团队协作，推动模型 CI/CD、自动化训练、自动化部署 3. AI 在保险业务场景的落地参与智能客服、智能核保、智能理赔、智能营销、风险识别等场景的 AI 方案设计与业务团队沟通需求，将 AI 技术转化为可交付的产品能力负责 PoC、试点、上线、效果评估与持续优化 4. 数据与平台协作与数据工程团队协作，构建高质量训练数据集参与数据治理、特征工程、数据质量提升参与企业级知识库、RAG 数据源建设 5. 安全与合规确保 AI 模型符合金融行业的安全、隐私、合规要求参与模型风险评估、偏差检测、可解释性分析配合信息安全团队完成审计、合规检查

任职要求（Requirements）必须（Must Have） 3 年以上 AI/ML/NLP/LLM 相关经验熟练掌握 Python（Pytorch/TensorFlow 至少一种）熟悉 LLM 微调（LoRA、QLoRA）、RAG、Prompt Engineering 熟悉云平台（Azure/AWS）AI 服务熟悉 Docker、Kubernetes、API 服务化有 AI 模型上线、监控、优化经验有良好的沟通能力，能与业务团队合作落地 AI 项目加分项（Nice to Have）有金融/保险行业经验有 Azure OpenAI / AWS Bedrock 实战经验有 MLOps（MLflow、Kubeflow、SageMaker）经验有大模型 Agent、工具调用、知识库构建经验有数据工程经验（Spark、Databricks）有信息安全、合规经验（GDPR、ISO、金融监管要求）

职位描述

职位要求