← 全部职位

招聘机会

应用 AI 工程师 — LLM 与 Agent 系统

越南远程全职
  • 公司DION – Digital Innovation
  • 工作模式远程
  • Employment全职
  • 薪酬月薪最高 35,000,000 越南盾
  • 地点越南
  • 英语必需

职位介绍

DION 正在招聘应用 AI 工程师，加入我们的 AI 团队，为企业客户开发生产级 AI 应用。

此岗位专注于 LLM 系统、AI Agent、RAG 管道、流程自动化与后端集成的工程实现。

您将参与实际 AI 系统，而非研究原型，重点关注可靠性、结构化输出、状态管理、评估、监控与企业系统集成。

工作职责

  • 设计开发 LLM 应用与自主 AI Agent 工作流。
  • 使用 LangGraph、LangChain、CrewAI 或同类框架构建有状态、多步骤 Agent 工作流。
  • 实现工具与函数调用、Agent 路由、多 Agent 编排、上下文管理、检查点、流程恢复与人在回路工作流。
  • 使用 pgvector、Qdrant、Pinecone 等向量数据库构建 RAG 与企业知识系统。
  • 设计文档导入、分块、嵌入、检索、重排序与上下文优化管道。
  • 使用 Pydantic、JSON Schema 与确定性验证，开发稳健结构化输出管道。
  • 防范输出格式错误、幻觉、响应不一致与流程失败等常见 LLM 生产问题。
  • 使用 Python、FastAPI 和 asyncio 开发后端服务。
  • 将 AI 系统与企业 API、数据库、Webhook 和第三方服务集成。
  • 实现流式处理、后台任务、重试、超时处理、限流与安全工具执行。
  • 构建自动化 LLM 评估与回归测试管道。
  • 依据准确性、幻觉率、检索质量、延迟、Token 用量和 API 成本评估 AI。
  • 使用 LangSmith、Langfuse、DeepEval、MLflow 或同类方案实现监控与可观测性。
  • 与技术负责人和国际项目团队密切协作，将需求转为可靠生产系统。
  • 评审技术方案，排查生产问题，持续改善系统质量。

任职要求

必备条件

  • 至少 3 年专业软件开发经验，具备扎实 Python 后端经验。
  • 熟悉 Python、FastAPI 或同类后端框架、asyncio、REST API 与类型注解。
  • 具备超越简单提示词或 API 封装的 LLM 应用开发经验。
  • 至少实践过一种 Agent 框架，如 LangGraph、LangChain、CrewAI，或自定义 Agent/状态机。
  • 理解 Agent 状态管理、工具调用、函数执行、路由、多步骤流程和结构化输出。
  • 具备 RAG 系统开发经验。
  • 至少使用过一种向量数据库，如 pgvector、Qdrant、Pinecone 或同类产品。
  • 使用 Pydantic 与 JSON Schema 验证结构化数据的经验。
  • 熟悉 PostgreSQL 与 Redis。
  • 具备 Docker 与 Git 使用经验。
  • 能编写可维护、可测试、达到生产质量的代码。
  • 具备良好英语口语与写作能力，能阅读技术规格、沟通技术问题并参与国际团队会议。

优先条件

具备以下一项或多项经验者优先：

  • LangSmith、Langfuse、DeepEval、LLM-as-a-Judge 评估或合成测试数据生成。
  • Instructor、Outlines、OpenAI Structured Outputs 或其他严格模式方案。
  • 混合检索、重排序、上下文压缩或裁剪。
  • OpenAI、Anthropic Claude、Gemini 或开源 LLM 的提示词与模型评估。
  • AWS、Azure 或 Google Cloud；Kubernetes 与 CI/CD。
  • MLflow、OpenTelemetry、AI 安全与防护机制。
  • 多租户企业系统。

我们期待的能力

我们尤其重视理解“生产 AI 不只是提示词”的工程师。理想候选人应能自如讨论以下问题：

  • 如何恢复中断的 AI Agent 流程？
  • 如何避免 LLM 返回无效 JSON？
  • 如何按业务规则验证 AI 输出？
  • 如何判断新版提示词或模型是否真正更好？
  • 如何检测和衡量幻觉？
  • 如何控制 Token 成本与延迟？
  • 如何设计可靠工具调用流程？
  • 如何构建提供依据、而非仅生成似是而非答案的 RAG 系统？

薪酬与发展

  • 月薪最高 35,000,000 越南盾，依据经验与技术能力确定。
  • 远程办公。
  • 参与实际企业 AI 项目。
  • 实践现代 LLM 与 Agentic AI 技术。
  • 参与 AI Agent、RAG、文档 AI、企业自动化与智能流程的生产系统。
  • 直接与国际客户和技术团队合作。
  • 有机会成长为高级应用 AI 工程师、AI 技术负责人或 AI 解决方案架构师。