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崗位職責： 1、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與搭建：負責設(shè)計并搭建高效、穩(wěn)定且可擴展的 AI Agent 系統(tǒng)架構(gòu)及其應(yīng)用產(chǎn)品，涵蓋從框架構(gòu)建到商用化系統(tǒng)模塊間交互邏輯設(shè)計的全流程工作；負責設(shè)計并實現(xiàn)多智能體協(xié)同架構(gòu)，支撐多智能體協(xié)同解決復(fù)雜場景任務(wù)； 2、技術(shù)研發(fā)與優(yōu)化：主導(dǎo) AI Agent 核心技術(shù)的研發(fā)工作，包括但不限于規(guī)劃算法、執(zhí)行引擎、記憶管理以及工具調(diào)用機制等。深入研究主流推理范式，如 ReAct、CoT、ToT等； 3、模型與數(shù)據(jù)管理：構(gòu)建和優(yōu)化大模型在商業(yè)化 AI Agent 中的應(yīng)用，通過 Prompt Engineering、RAG，微調(diào)等技術(shù)手段，提升模型的響應(yīng)準確性和效率。構(gòu)建和優(yōu)化向量數(shù)據(jù)庫，確保數(shù)據(jù)的高效存儲、檢索和更新，為 AI Agent 的記憶和決策提供堅實的數(shù)據(jù)支持； 4、技術(shù)研究與創(chuàng)新：持續(xù)關(guān)注AI Agent 及相關(guān)領(lǐng)域的前沿技術(shù)發(fā)展趨勢，積極研究并應(yīng)用新技術(shù)、新算法，并結(jié)合公司業(yè)務(wù)實際情況，探索將其使用于系統(tǒng)的可行性研究和商業(yè)化應(yīng)用。 任職要求： 1、學歷背景：計算機科學、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷優(yōu)先。 2、優(yōu)先條件：有開源 AI Agent 框架貢獻經(jīng)驗、LLM 量化部署經(jīng)驗、分布式訓(xùn)練系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗或大規(guī)模 Agent 服務(wù)架構(gòu)經(jīng)驗者優(yōu)先考慮。 3、編程語言：精通 Python，熟練掌握 Java/Go/C++/C#，能夠運用多種編程語言進行高效的系統(tǒng)開發(fā)和性能優(yōu)化。 4、Agent 框架開發(fā)能力：自主設(shè)計實現(xiàn)過 Agent 系統(tǒng)架構(gòu)，深入理解 Agent 核心機制（規(guī)劃、執(zhí)行、記憶、工具等）。掌握主流推理范式（ReAct/CoT/ToT，具備豐富的 Agent 評估與優(yōu)化經(jīng)驗，有多 Agent 協(xié)作系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。 5、LLM 技術(shù)棧：深入理解 LLM 技術(shù)棧，包括 Prompt Engineering、RAG、微調(diào)、強化學習、知識蒸餾、LLM 推理優(yōu)化、模型輕量化等方面。能夠熟練運用相關(guān)技術(shù)對大模型應(yīng)用進行構(gòu)建和定制，以滿足不同業(yè)務(wù)場景下的商業(yè)化需求。 6、主流框架：對LangChain/Dify/Ragflow/AutoGen有源碼級理解，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度學習框架，掌握 Docker/Kubernetes 容器化技術(shù)以及 gRPC/REST/消息隊列等分布式通信技術(shù)，能夠運用這些框架和技術(shù)構(gòu)建高效、穩(wěn)定的AI Agent系統(tǒng)。