一、崗位職責(zé)負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)的 Agent 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，推進(jìn)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用落地
基于 LangChain、LangGraph、AutoGen、Dify、RAGFlow、OpenClaw 等技術(shù)棧搭建智能 AI 系統(tǒng)
構(gòu)建并持續(xù)優(yōu)化 RAG（檢索增強(qiáng)生成）體系，涵蓋知識(shí)庫(kù)建設(shè)與高效檢索策略設(shè)計(jì)
實(shí)現(xiàn)多個(gè)智能 Agent 間的協(xié)同機(jī)制及工具調(diào)用功能，對(duì)接外部 API、數(shù)據(jù)庫(kù)與核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)
參與 Prompt 工程優(yōu)化與整體系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，提升系統(tǒng)效果、響應(yīng)性能與運(yùn)行穩(wěn)定性

二、任職要求
本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)或相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景，具備3年以上開(kāi)發(fā)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
熟練使用 Python 或 Node.js（JavaScript / TypeScript）進(jìn)行開(kāi)發(fā)
掌握至少一種主流 Agent / LLM 應(yīng)用框架，如 LangChain、LangGraph、AutoGen、Dify 等
熟悉 RAG 技術(shù)原理、向量數(shù)據(jù)庫(kù)（如 FAISS / Milvus / Pinecone）及 Prompt Engineering 實(shí)踐方法
了解主流大模型接口服務(wù)（如 OpenAI / Claude / 通義 / GLM 等）的集成與應(yīng)用
具備扎實(shí)的工程實(shí)現(xiàn)能力，熟悉常用后端開(kāi)發(fā)框架（如 FastAPI / Flask / Express / NestJS 等）

三、優(yōu)先條件
具有完整的 AI Agent 項(xiàng)目從設(shè)計(jì)到上線的落地經(jīng)驗(yàn)
具備多 Agent 協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)或企業(yè)級(jí) AI 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)歷
熟悉知識(shí)檢索流程、Embedding 技術(shù)或擁有全棧開(kāi)發(fā)能力
有開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)或技術(shù)文章輸出等成果者優(yōu)先