职位描述：
要求：
- 4年以上Python AI工程师经验。
- 拥有丰富的FastAPI、SQLAlchemy和PyTest经验。
- 具备代理AI框架（如Haystack、Lang Graph、CrewAI）经验。
- 熟悉基于LLM的系统和集成模式。
- 拥有Docker、Kubernetes和Git的工作经验。
- 拥有Azure云服务（尤其是Azure AI、Azure Functions等）的实际操作经验。
- 熟悉PostgreSQL。
- 具备检索增强生成（RAG）经验，包括向量数据库和嵌入。
- 具备Langfuse或类似LLM评估/监控工具的经验。
- 具备CI/CD工作流程和可观测性工具的经验。
- 对新兴的LLM/代理工具和框架感兴趣。
- 对自然语言处理技术有扎实的理解，具备部署NLP系统和使用提示库的经验。
- 具备数据分析和分析的专业知识。
- 在利用AI和机器学习推动创新和解决复杂技术问题方面有良好的记录。
- 良好的沟通能力，能够向技术和非技术利益相关者传达复杂的技术概念。
- 具备跨职能团队协作的经验。
- 理解数据隐私和安全标准，确保系统符合行业法规和最佳实践。
- 对持续学习充满热情，并保持对AI/ML技术最新趋势和进展的更新。
职责：
- 与PO、BA、利益相关者合作，了解业务流程的具体需求和要求。
- 将业务需求转化为技术规范。
- 与前端工程师、数据科学家和开发运维合作，提供可扩展的LLM解决方案。
- 使用FastAPI开发和维护后端服务。
- 使用代理AI框架如Haystack构建AI管道和组件。
- 使用SQLAlchemy和PostgreSQL设计和实现稳健的数据库模型。
- 使用PyTest编写和维护单元和集成测试。
- 使用Docker和Kubernetes部署服务。
- 利用Azure服务（如Azure AI）进行托管、推理和其他云原生功能。
- 使用Langfuse或类似工具进行LLM性能监控和评估，并根据需要实施改进。
- 开发和完善提示库，以促进无缝的用户交互和请求处理。
- 确保AI模型与现有应用程序和工作流程有效集成。
- 对AI模型进行全面测试，以确保其符合质量、性能和准确性标准。
- 提供持续支持和故障排除，以解决任何系统问题。
- 监控和调整AI系统以适应业务流程或用户需求的变化。
- 为开发的解决方案创建全面的文档。
