崗位職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)基于 LangChain / LangGraph 等框架開發(fā) LLM 智能體應(yīng)用
2. 負(fù)責(zé)將大模型能力封裝為穩(wěn)定的服務(wù)，供 Java 后端或業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用
3. 設(shè)計并實現(xiàn)模型調(diào)用鏈路，包括 Prompt 設(shè)計、工具調(diào)用、上下文管理、記憶機制
4. 參與 RAG、Agent、多模型編排等方向的工程化落地
5. 優(yōu)化模型調(diào)用性能、穩(wěn)定性和成本，解決真實生產(chǎn)問題
任職要求
1. 熟練使用 Python，大專及以上學(xué)歷，3年以上Python項目開發(fā)經(jīng)驗
2. 有 LangChain / LangGraph 或類似 LLM 框架的實戰(zhàn)經(jīng)驗
3. 理解大模型基本原理，知道 token、上下文窗口、函數(shù)調(diào)用、流式輸出是怎么回事
4. 有 API 服務(wù)設(shè)計經(jīng)驗，能和 Java 后端協(xié)作（HTTP / RPC ）
5. 對工程質(zhì)量有要求，知道什么是可維護、可觀測、可擴展
6. 具備數(shù)據(jù)處理能力，熟悉 NumPy / Pandas / scikit-learn 等工具
加分項
1. 做過 RAG 系統(tǒng)、向量檢索（Milvus / FAISS / ES 等）
2. 做過 Agent 編排、多工具調(diào)用、復(fù)雜 Prompt 設(shè)計
3. 有模型落地到生產(chǎn)環(huán)境的經(jīng)驗，不是 Demo 玩家
4. 了解模型成本控制、限流、緩存、降級方案
招聘需求及建議
計劃招收5人