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職位概述： 專注于大模型技術(shù)的工程化落地、智能體（Agent）的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。無(wú)需負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練，但需要深度理解大模型的能力邊界和應(yīng)用范式，利用Prompt Engineering、RAG、Function Calling等技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，構(gòu)建功能強(qiáng)大、性能穩(wěn)定的AI Agent應(yīng)用。 崗位職責(zé)： 1.Agent架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)： 負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于大語(yǔ)言模型的智能體（Agent）系統(tǒng)架構(gòu)，包括任務(wù)理解、規(guī)劃、執(zhí)行和反饋循環(huán)等核心模塊。 2.核心技術(shù)應(yīng)用與優(yōu)化： 2.1精通并實(shí)踐提示工程（Prompt Engineering），設(shè)計(jì)、優(yōu)化和迭代高質(zhì)量的Prompt，以最大化模型性能。 2.2深入應(yīng)用檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫(kù)（如Pinecone, Chroma, Milvus等）和搜索引擎，為模型提供精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的外部知識(shí)。 2.3熟練運(yùn)用Function Calling/Tooling機(jī)制，將模型能力與內(nèi)外部API、工具和服務(wù)進(jìn)行安全、可靠的集成。 3.工程化與性能優(yōu)化： 3.1負(fù)責(zé)Agent應(yīng)用的工程化開(kāi)發(fā)、部署和維護(hù)，確保系統(tǒng)的高可用性、可擴(kuò)展性和響應(yīng)速度。 3.2持續(xù)優(yōu)化Agent的性能，包括但不限于降低延遲、提高任務(wù)成功率和答案準(zhǔn)確性。 3.3開(kāi)發(fā)和維護(hù)Agent的評(píng)估框架和工具，對(duì)Agent的效果進(jìn)行持續(xù)的量化評(píng)估和迭代。 4.業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地： 與產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，深刻理解業(yè)務(wù)需求，將Agent技術(shù)應(yīng)用于具體的業(yè)務(wù)流程中，解決實(shí)際問(wèn)題，創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。 5.技術(shù)探索與創(chuàng)新： 跟蹤業(yè)界大模型應(yīng)用和Agent技術(shù)的最新進(jìn)展（如ReAct, Self-reflection, Multi-Agent等），進(jìn)行技術(shù)預(yù)研，并將其應(yīng)用于項(xiàng)目中，保持團(tuán)隊(duì)的技術(shù)領(lǐng)先性。 任職資格： 必要條件： 1.學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上后端開(kāi)發(fā)或AI工程相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。 2.編程能力： 精通Python，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和良好的代碼風(fēng)格。熟悉至少一種主流Web框架（如Flask, FastAPI, Django）。 3.大模型應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)： 3.1擁有至少1年以上基于大語(yǔ)言模型（如GPT系列, Claude, Llama, 文心一言，通義千問(wèn)等）的應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 3.2深刻理解Prompt Engineering、RAG和Function Calling等核心技術(shù)，并有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 –熟悉LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel等至少一種主流LLM應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架。 4.工程能力： 熟悉Docker容器化技術(shù)、Git版本控制以及CI/CD流程。具備獨(dú)立將應(yīng)用部署到云環(huán)境（如AWS, Azure, GCP, 阿里云等）的能力。