公司以AI原生云计算解决方案Rich AICloud与企业级AI平台Rich AIBox为核心,构建覆盖算力、平台与应用的全栈AI能力体系。围绕企业真实业务场景,打造AI BI、语音智能体、智能客服、智慧营销、AI知识库及AI办公助手等智能体应用,推动AI能力在企业业务中的系统化落地。
公司业务涵盖智慧渠道、协同办公、智算服务与数据智能三大产品线,长期服务电信、能源、金融、交通等国家重点行业,具备支撑亿级用户规模核心系统稳定运行的技术能力,支撑企业智能化升级。
**岗位:**AI Agent 应用开发工程师【实习+应届】
**类型:**实习
**薪资:**2-3.5万元/月
**学历要求:**不限
岗位职责:
生产级 Agent 开发 RAG 知识库、LangGraph 多 Agent 工作流编排,代码运行在日活 10 万+ 的真实环境
大模型工程化落地 DeepSeek-V3 / GPT-4o Prompt 工程、LoRA 微调、vLLM + TensorRT-LLM 推理加速
向量检索与知识工程 Milvus / Weaviate 选型调优,GraphRAG,混合检索实践
MLOps 与可观测性 Kubernetes + Argo Workflows,OpenTelemetry + Prometheus 全链路追踪
任职要求:
- Python 扎实,熟悉 LangChain / LlamaIndex / Transformers 至少一个框架;
- 有完整 AI 项目经历,能讲清「问题 → 解决 → 结果」;
- 主动追踪 arXiv、HuggingFace,了解 MoE / 长上下文 / Test-Time Compute 进展;
- 具备 SKILL 自动化能力与 Harness 架构思维,熟悉常用AI算法,能利用AI技术优化研发工作流。
【优先专业】 计算机科学与技术、人工智能、软件工程、控制科学与工程、机器人工程、嵌入式系统
【优先资质证书】 PCAP(Python核心能力认证)· Google TensorFlow 开发者证书 · DeepLearning.AI 生成式AI工程专项(LLM/RAG/Agent)
加分项:
ACM/Kaggle · GitHub开源项目 · 顶会论文 · AI认证
▌ 前沿课题(与顶.级实验室同步探索)
人机混编效能与组织形态
多Agent协作涌现行为
Test-Time Compute优化
Agent自主决策与可信AI治理框架
管培生体系(近五年首推):
- 系统培训 + 1对1专属导师 + 定制轮岗
- 第一天进生产项目,不做内部工具
- 12个月内独立交付,成长路径由交付记录驱动
- A股限制性股票第二年起解锁
彩讯股份(300634)· A股上市 · 连续四年信披最.高评级A - 自有RichAICloud算力平台 + RichAIBox能力平台
- 核心业务:
5G消息 · 协同办公 · 云计算 · 大数据 · AI应用 - 客户:电信/金融/政府/能源头部央国企"
最后
对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?
答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)
当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应聘者,月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂,非“人才计划”的AI相关岗位应聘者,月基础工资也约有3万元,远超其他行业同资历岗位的薪资水平,对于程序员、小白来说,无疑是绝佳的转型和提升赛道。
如果你还不知道从何开始,我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程,我也是一路自学走过来的,很清楚小白前期学习的痛楚,你要是没有方向还没有好的资源,根本学不到东西!
下面是我整理的大模型学习资源,希望能帮到你。
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最后
1、大模型学习路线
2、从0到进阶大模型学习视频教程
从入门到进阶这里都有,跟着老师学习事半功倍。
3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf(书面上的技术书籍确实太多了,这些是我精选出来的,还有很多不在图里)
4、AI大模型最新行业报告
2026最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、面试试题/经验
【大厂 AI 岗位面经分享(107 道)】
【AI 大模型面试真题(102 道)】
【LLMs 面试真题(97 道)】
6、大模型项目实战&配套源码
适用人群
四阶段学习规划(共90天,可落地执行)
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
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3、这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理,现任上海殷泊信息科技CEO,其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证,服务航天科工、国家电网等1000+企业,以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇,获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的技术人员,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。
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