智能体开发工程师 ‘’

Job description

岗位职责

• 负责企业级智能体（AI Agent）系统的架构设计、核心功能研发及持续优化，推动产品从原型验证走向生产落地。
• 基于大语言模型构建任务规划、工具调用、工作流编排、记忆管理、多智能体协作及人机协同能力。
• 负责 RAG 系统建设 ，包括文档解析、数据清洗 、知识切片、向量检索、混合检索。
• 设计并实现智能体与内部业务系统、数据库及第三方服务之间的集成，建设标准化 Tool/API/MCP 接入能力。
• 建立智能体评测体系，对任务完成率、回答准确率、幻觉率、响应时延、Token 成本和系统稳定性进行量化评估。
• 优化提示词、上下文工程及模型调用策略，持续提升智能体在复杂业务场景下的效果与可靠性。
• 建设智能体应用的可观测、权限控制、内容安全、数据隔离、审计及异常降级能力。
• 跟踪大模型及智能体领域前沿技术，完成技术选型、原型验证，并推动适用技术在实际业务中落地。
• 参与技术方案评审和关键问题攻关，沉淀工程规范、公共组件及最佳实践，并指导团队成员成长。
• 与产品、算法及业务团队协作，理解业务需求，将开放性问题转化为可评估、可交付的智能体解决方案。

任职要求

• 计算机、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历，具备 5年以上软件研发经验，其中至少2年大模型或智能体相关项目经验。
• 熟练掌握 Python，具备良好的数据结构、算法、面向对象设计和工程编码能力；熟悉 Java、Go 或 TypeScript 中至少一种语言者更佳。
• 深入理解大语言模型应用原理，熟悉 Prompt Engineering、 Function Calling、 Structured Output、上下文管理及模型路由等技术
• 具备智能体项目实战经验，熟悉任务规划、工具调用、记忆机制 、工作流编排、反思纠错或多智能 体协作中的一项或多项
• 精通 LangGraph、LangChain等主流框架中的至少一种，并能够在必要时脱离框架完成核心能力研发。
• 熟悉 RAG技术体系，具备向量数据库、Embedding、混合检索、重排序及知识库
• 熟悉至少一种主流模型服务或平台，如 OpenAI、Claude、Gemini、通义千问、DeepSeek、豆包；
• 具备较强的问题分析和跨团队沟通能力，能够推动复杂项目端到端落地。