Pinecone Jobs In China - 13 Job Positions Available

Job Summary We are seeking a highly skilled Agentic AI Application Engineer to design, develop, and deploy next-generation AI-driven applications based on autonomous agent architectures. This role focuses on leveraging cutting-edge technologies such as prompt engineering,

Purpose & Overall Relevance for the Organization: This role Senior Manager - AI Architect is to lead the architecture design, technical governance, and solution blueprinting of enterprise AI and Generative AI solutions. This role will act

高级算法工程师（NLP方向） 北京 社招 全职 职位 ID：A198542 职位描述 1. 负责 NLP 相关任务的算法建模与优化，包括文本分类、情感分析、实体识别、语义理解、视频内容理解等模块，确保能够快速准确地从海量文本数据中提取有价值的信息，为预警、趋势分析等应用提供坚实技术支撑。2. 深入研究社媒数据特点，探索适合的 NLP 模型架构与算法策略，针对社媒文本的复杂性（如网络用语、多领域话题交织等），不断改进现有模型，提高模型泛化能力，使其能够应对多样化的社媒渠道数据变化。3. 进行标注标准制定，协同标注人员构建高质量数据集，为算法训练提供基础数据，同时基于反馈数据持续优化算法效果，以数据驱动算法迭代。4. 跟踪行业前沿技术动态与研究成果，如将大语言模型，多模态模型等应用于舆情分析场景。5. 协助开发团队将算法成果工程化落地，确保模型在实际监测系统中的高效稳定运行，参与算法性能的测试与评估工作，及时解决上线过程中出现的技术难题，保障系统稳定性。 职位要求 1. 计算机科学与技术、统计学、数学、自动化、车辆工程、电子工程等相关专业，拥有8年以上NLP算法开发的经验。2. 熟练使用CUDA、TensorRT等加速库，具备高性能计算优化经验3. 熟悉机器学习、深度学习、统计学等算法与大模型的微调技术（如 LoRA）和部署流程，具备 Prompt 调优的经验，能够根据业务需求设计和优化 Prompt，提升模型的性能和输出质量。4. 集成 Weaviate、Chroma、Pinecone、Milvus 等向量数据库，优化Agent的长期记忆能力，并熟悉 MemGPT、LangMem、Zep 等Memory管理框架，实现高效的Agent记忆存储与检索。5. 熟悉 Dify、FastGPT 等Agent开发工具，能够阅读和优化其代码。掌握 FlowRAG、LangChain，能够构建高效的检索增强生成系统。6. 熟悉 MCP协议，具备

NLP / LLM 应用工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A99270 职位描述 1.负责Agent大模型能力层建设，包括Prompt工程体系设计、RAG检索增强生成、上下文工程优化。2.搭建企业知识库的Embedding Pipeline，实现高质量语义检索。3.设计和优化Agent的意图识别、对话管理、知识问答等核心NLP能力。4.负责Agent评测体系落地：构建评测数据集（Golden Dataset）、设计评测指标（Faithfulness、Answer Relevancy、Context Precision等），实现自动化评测流水线。5.探索多模型路由策略（国内外大模型混合调用），平衡效果与成本。 职位要求 1.本科及以上学历，2年以上LLM应用开发经验，重落地非纯研究。2. 精通Python，有真实LLM应用上线经验（非Demo级别）。3.熟悉RAG、Embedding、向量检索全链路，有向量数据库使用经验（Milvus/Chroma/Pinecone）。4.有Agent/RAG评测经验：熟悉RAGAS、DeepEval、TruLens、PromptFoo中至少一种评测框架。5.熟悉LangChain/LlamaIndex/LangGraph等LLM应用开发框架。6.熟悉主流大模型API（OpenAI、Anthropic、通义千问、文心等）。7. 对生成质量和推理成本敏感，能系统化评估与优化模型效果。8.了解Genspark搜索Agent的RAG架构、Manus的多步推理评测方法者加分。 投递...

大模型应用实习生 上海 社招 全职 职位 ID：E6114 职位描述 1. 参与基于大语言模型（LLM）的应用开发，包括Prompt Engineering、RAG检索增强、Agent工具链搭建等核心模块的开发与调优； 2. 使用LangChain/LangGraph等框架构建LLM应用，完成从原型到可用的工程化落地； 3. 参与AI Agent项目的需求分析、方案设计和测试验证，确保Agent在实际业务场景中的稳定性和准确性； 4. 与产品经理、算法工程师协同，将业务需求转化为Agent技术方案，参与技术评审和方案讨论； 5. 跟踪LLM应用前沿技术（如多Agent协作、Function Calling、MCP协议等），输出技术调研和学习成果； 职位要求 1. 本科及以上在校生，计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业； 2. 熟练掌握Python，有良好的代码习惯和调试能力； 3. 理解大语言模型基本原理（Transformer架构、注意力机制、Token化等）； 4. 有使用LangChain/LangGraph等LLM开发框架的实际项目经验，或有RAG项目经验； 5. 熟悉至少一种向量数据库（如Milvus、Pinecone、FAISS等）； 6. 有AI工具使用习惯（如Cursor/Copilot辅助开发），或有开源项目贡献经验者优先。 投递...

大模型应用开发工程师-北京 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、金融业务场景AI落地：深入理解银行信贷风控、反欺诈、客户画像、智能投顾等业务逻辑，设计并开发AI解决方案，推动数据驱动的业务决策。与业务部门协作，将金融需求转化为AI模型开发任务，确保技术方案贴合实际业务场景。2、大模型微调与优化：负责GPT、LLaMA等主流大语言模型的领域适配微调，结合银行私有数据优化模型性能。应用Prompt工程、RAG（检索增强生成）技术提升模型在金融文本生成、合规审查等任务中的准确率。3、AI Agent与智能体开发：设计并实现基于大语言模型的智能体(Agent)系统架构，包括任务理解、规划、执行和反馈循环等核心模块。熟练运用Function Calling/Tooling机制，将模型能力与内外部API、工具和服务进行安全、可靠的集成。4、机器学习全流程开发：主导从数据清洗、特征工程、模型训练（机器学习/深度学习）到部署上线的全流程，覆盖监督学习、无监督学习及强化学习等场景。优化高并发金融场景下的模型推理效率，应用模型压缩、分布式计算等技术。5、Vibe Coding与AI辅助开发：遵循Vibe Coding理念，高效利用AI辅助开发工具（如Claude Code、Cursor等）提升编码效率和质量，负责对AI生成的代码进行严格的审查、重构和测试。6、跨部门协作与技术赋能：协同算法团队、产品经理及风控部门，确保AI项目按时交付，并编写技术文档推动知识沉淀。 职位要求 1、基础要求 -计算机科学、人工智能、金融工程等相关专业本科及以上学历，3年以上AI项目开发经验。-精通Python，熟悉Java，具备扎实的编程能力和算法基础。-熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备大模型部署经验。2、技术能力 -大模型技术栈：熟悉LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架，掌握Prompt Engineering、RAG、Agent等核心技术。-向量数据库：熟悉向量数据库（如Milvus、FAISS、Pinecone）的使用和优化。-分布式系统：熟悉分布式系统设计，具备模型部署（云平台AWS/Azure或边缘设备）及性能优化经验。-工程化能力：熟悉Docker容器化技术、Git版本控制以及CI/CD流程，具备独立将应用部署到云环境的能力3、金融业务理解 -熟悉银行风控、客户分析、智能营销等业务逻辑，有金融科技项目经验者优先-具备信贷风控、反欺诈、智能投顾等场景AI模型落地案例者优先4、加分项 -熟悉金融知识图谱构建、智能投顾系统开发。-具备AI Agent框架（如LangChain）、金融领域多模态交互开发经验。-有构建复杂Agent或Multi-Agent系统的实践经验。-在NeurIPS/ICML等顶会或GitHub高星项目有成果。5、软性素质 -强大的跨部门沟通能力，能将技术术语转化为业务语言。-对AI在金融领域的创新应用有热情，能快速学习新技术并解决复杂问题。-具备良好的团队合作和沟通能力，能够在压力下工作。 投递...