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核心職責(zé) ：
1、數(shù)據(jù)處理與分析：
·編寫(xiě)高效 SQL 查詢從 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)提取、整合數(shù)據(jù)。
·使用 Python (Pandas, NumPy 等) 和 Excel 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、轉(zhuǎn)換和探索性分析。
2、大模型智能體開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 ：
·應(yīng)用集成： 將開(kāi)發(fā)的智能體集成到現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)、工作流或前端界面中（如通過(guò) API）。
·Agent 編排與管理： 實(shí)現(xiàn)多智能體的協(xié)作、任務(wù)分配與結(jié)果匯總。
·RAG 系統(tǒng)構(gòu)建： 開(kāi)發(fā)檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統(tǒng)，整合企業(yè)知識(shí)庫(kù)（可能存儲(chǔ)在 MySQL 或其他地方）和大模型能力，提升智能體回答的專業(yè)性和信息準(zhǔn)確性。
·提示工程與優(yōu)化： 精通提示詞（Prompt）工程技巧，設(shè)計(jì)、測(cè)試和優(yōu)化提示策略以提升智能體任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性、可靠性和效率。
·智能體框架與工具應(yīng)用： 熟練使用主流智能體開(kāi)發(fā)框架和工具鏈（如 LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI 等）構(gòu)建復(fù)雜、可交互的智能體系統(tǒng)。
·智能體設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)： 基于大模型（如 OpenAI GPT系列、Claude、國(guó)產(chǎn)大模型等）設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和調(diào)試智能體（AI Agent）應(yīng)用，解決特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景問(wèn)題（如智能客服、自動(dòng)化流程、知識(shí)問(wèn)答、決策支持、代碼生成輔助等）。
3、AI/機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā) (傳統(tǒng)與結(jié)合)：
·探索大模型與傳統(tǒng)模型的結(jié)合： 研究并實(shí)踐如何將大模型能力（如作為特征生成器、推理引擎）與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合，解決復(fù)雜問(wèn)題。
·應(yīng)用 Python 和 AI/ML 庫(kù)（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch 等）開(kāi)發(fā)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
4、模型/智能體部署與維護(hù)：
·監(jiān)控模型/智能體在生產(chǎn)環(huán)境的性能、資源消耗和效果，進(jìn)行迭代優(yōu)化和問(wèn)題排查。
·部署訓(xùn)練好的傳統(tǒng)模型或封裝好的智能體應(yīng)用（使用 Flask/Django/FastAPI 等框架或云服務(wù)）。
5、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告：
·清晰匯報(bào)智能體項(xiàng)目的進(jìn)展、成果和挑戰(zhàn)。
·使用 Python 可視化庫(kù)或 Excel 展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果和智能體應(yīng)用效果評(píng)估。
6、數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)作與知識(shí)管理：
·與數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，優(yōu)化用于支持智能體（特別是RAG）的知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和查詢效率。
7、自動(dòng)化與效率提升：
·開(kāi)發(fā) Python 腳本或智能體工具，自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理、報(bào)告生成或業(yè)務(wù)流程。
任職要求 ：
1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件工程或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷（學(xué)信網(wǎng)可查）。
2、·精通 Python 編程： 2年以上Python后端開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Python生態(tài)，熟練使用Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理庫(kù)，具備良好的代碼規(guī)范與架構(gòu)設(shè)計(jì)能力；·
3、大模型與智能體開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn) (核心新增)：·深入理解大模型原理、能力邊界及發(fā)展趨勢(shì)。
4、·具有實(shí)際的大模型智能體開(kāi)發(fā)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉智能體的設(shè)計(jì)模式和工作流程。
5、·熟練掌握至少一種主流智能體開(kāi)發(fā)框架（如 LangChain, LlamaIndex 等）。
·6、精通提示詞（Prompt）工程技巧和優(yōu)化方法。
·7、了解檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)原理并有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
·8、扎實(shí)的 AI/ML 基礎(chǔ)： 理解常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，有使用 Scikit-learn 或深度學(xué)習(xí)框架的經(jīng)驗(yàn)，熟悉PyTorch或TensorFlow等AI框架，了解模型開(kāi)發(fā)、分布式訓(xùn)練或混合精度訓(xùn)練，有AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
·9、熟練的 MySQL 操作： 精通 SQL 查詢、數(shù)據(jù)操作和基礎(chǔ)優(yōu)化。
·高級(jí) Excel 技能： 精通公式、透視表、圖表制作，能進(jìn)行高效數(shù)據(jù)分析。
·數(shù)據(jù)處理能力： 熟練使用 Pandas, NumPy 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。