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1.業務分析與解決方案設計：深入理解B端客戶（如制造、物流等）的具體業務場景和痛點，主導進行技術可行性分析，并設計出兼具創新性與實用性的AI解決方案。這通常需要參與客戶交流，將非技術性需求轉化為明確的技術實施路徑。 2.算法開發與模型落地：這是職責的核心。需要熟練應用包括Prompt Engineering（提示工程）、RAG（檢索增強生成）、Agent（智能體） 在內的現代AI技術棧。具體工作涵蓋：利用大語言模型（LLM）進行應用開發，完成模型的微調（Fine-tuning），構建高質量的領域知識庫，以及設計并優化Agent的行為邏輯以處理復雜任務。 3.全流程工程實現：負責AI產品的“0-1”構建與后續迭代。這包括數據收集與清洗、特征工程、模型訓練與調優、性能評估，以及最終將模型部署到生產環境，并持續監控其線上表現，保證穩定可靠。 4.跨團隊協作與支持：B端算法工程師不僅是技術人員，也需要是溝通者。工作需要與產品經理、軟件開發工程師緊密合作，將算法能力集成到產品中。同時，可能還需要參與售前技術支持，如方案宣介、產品演示等，幫助業務團隊贏得客戶信任。 5.技術架構決策與創新：負責關鍵技術選型，例如選擇合適的開源框架（如LangChain, LlamaIndex），并制定模型評估標準。同時，需要持續跟蹤AI領域的前沿動態（如多模態、AIGC），探索其在現有業務中業務應用可能性。