AI场景的需求分析调研与设计 “1. 与业务部门沟通，了解业务场景和目标，挖掘痛点需求，将模糊业务目标转化为可落地的AI实施方案，并进行可行性、复杂度、实施资源评估 2.根据需求，设计大模型的应用方案，包括模型选择、数据处理、功能规划等。并规划如何通过微调或Prompt设计来满足特定业务需求。 3. 收集和整理业务相关的数据，进行数据清洗和预处理，确保数据质量" ChatBI系统设计与开发 "1. 负责对话式BI系统的架构设计、功能规划及核心模块开发，实现通过自然语言交互完成数据查询、分析和可视化。 2. 基于大语言模型（LLM）或对话系统框架，优化意图识别、语义解析、多轮对话管理等关键技术。 3. 设计并实现数据查询与BI工具的无缝对接（如Power BI、FineBI、EChats等）" 数据处理与集成开发 "1. 对接企业数据仓库、数据集市或实时数据流，设计高效的数据查询逻辑和权限管控机制。 2. 开发数据预处理、语义映射及动态报表生成模块，确保数据准确性和响应速度" 智能体功能实施与运营 "1. 对ChatBI/智能体的效果进行评估并优化 2. 通过用户反馈和行为分析，持续优化对话流程、问答精准度及交互体验 3. 协同AI架构师进行ChatBI/智能体的集成与部署，确保ChatBI智能体在实际应用中的稳定性和性能" 任职资格

1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学或相关专业 2. 3年及以上NLP/ChatBI系统开发经验，有LLM（如Llama、ChatGPT）微调或应用经验者优先。 3. 熟悉可视化图表组件(EChats)及BI工具（Power BI/Fine BI）的数据接口及应用场景 4. 深入理解Transformer、BERT、GPT等主流大模型架构，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架， 具备模型微调与优化经验 5. 精通智能体核心技术：Prompt工程（动态Prompt生成、模板优化）、工具调用（如数据库查询、API对接、代码执行）、长期记忆管理（如向量数据库、缓存机制） 6. 熟悉智能体开发框架（如LangChain、Dify、LlamaIndex），有复杂工作流（多步推理、多智能体协作）开发经验者优先 7. 具备需求抽象与业务建模能力，能将模糊需求转化为技术方案，并推动跨部门协作 8. 出色的跨团队沟通协作能力，具备项目管理经验