【崗位職責】
1. 負責面向SDLC(軟件開發(fā)生命周期)方向的Agent 系統(tǒng)的設計、開發(fā)和優(yōu)化、開發(fā)和完善基于大語言模型 (LLM) 的智能體系統(tǒng)，提升 Agent 的自主決策和任務執(zhí)行能力；
2. 負責研發(fā)智能助手Agent指令意圖理解相關工作，整體提升大模型的多輪對話指令理解能力和性能；
3. 設計并實現(xiàn) Agent 的工具使用接口，實現(xiàn)與各類外部系統(tǒng)和 API 的集成編排；
4. 負責研發(fā)智能助手Agent在檢索、推薦、工具調用方面的系統(tǒng)設計實現(xiàn)和優(yōu)化，探索Agent、RAG、領域模型調優(yōu)等相關技術在業(yè)務場景落地；
5. 具備模型知識、幻覺機制探究，提升模型知識水平、降低模型幻覺率；
6. 建立和完善 Agent 工程化開發(fā)實踐范式，包括需求理解、評測體系建設、數(shù)據(jù)收集與反饋閉環(huán)機制，推動智能助手的迭代優(yōu)化與持續(xù)提升，實現(xiàn)可觀測、可調優(yōu)、可演進的 Agent 產(chǎn)品能力；
7. 深入調研AI領域相關的前沿技術，跟蹤業(yè)內大模型領域的*新進展，并尋求將*新技術應用到產(chǎn)品的可能性。

【崗位要求】
1. 學歷與經(jīng)驗
計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業(yè)本科及以上學歷；具備分布式系統(tǒng)或 AI 架構經(jīng)驗，并且有Agent 實踐經(jīng)驗。
2. 深厚的 LLM / Agent 技術棧
數(shù)量使用 Python，熟悉 LangChain、AutoGen、LangGraph、Prompt 工程、MCP、RAG、微調 (SFT / LoRA)；具備多模型集成與評測經(jīng)驗。
3. 云原生與 MLOps 能力
熟練使用 Kubernetes、Docker；了解 Kubeflow、MLflow、向量數(shù)據(jù)庫 (FAISS/Weaviate) 與 GPU 調度，在大規(guī)模推理或訓練環(huán)境有實踐記錄。
4. 系統(tǒng)設計與性能調優(yōu)
能獨立完成高并發(fā)、高可用架構方案設計；具備數(shù)據(jù)流、緩存、索引與網(wǎng)絡調優(yōu)能力，并能利用監(jiān)控數(shù)據(jù)進行容量規(guī)劃與 SLA/SLO 管理。
5. 協(xié)助與溝通能力
具備跨部門協(xié)調、技術布道與文檔寫作能力，可將復雜技術方案轉化為業(yè)務價值并對接用戶需求。

【加分項】
1. 開源貢獻者優(yōu)先，Github項目優(yōu)秀項目者；
2. 對ML、DL原理、架構有一定的理解；
3. 有MLOps、AgentOps豐富經(jīng)驗；
4. 有toB、toG行業(yè)經(jīng)驗；