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：

1. 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

2. 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

3. 向量检索与知识工程 Milvus / Weaviate 选型调优，GraphRAG，混合检索实践

4. MLOps 与可观测性 Kubernetes + Argo Workflows，OpenTelemetry + Prometheus 全链路追踪

任职要求：

1. Python 扎实，熟悉 LangChain / LlamaIndex / Transformers 至少一个框架；
2. 有完整 AI 项目经历，能讲清「问题 → 解决 → 结果」；
3. 主动追踪 arXiv、HuggingFace，了解 MoE / 长上下文 / Test-Time Compute 进展；
4. 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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