AI Agent研发工程师
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岗位职责: 1、Agent核心架构开发：负责Agent核心模块（任务规划、上下文管理、长期/短期记忆、工具调用）的设计与开发，构建高可靠、低延迟的智能体底层框架； 2、应用效果调优：主导RAG知识库建设与交互环境构建，精通Prompt工程与工作流编排，持续优化大模型在复杂业务场景下的生成效果、稳定性与可控性； 3、高性能工程链路建设：参与高并发、高可用分布式系统设计，优化Agent及RAG链路的系统性能，设计与落地缓存机制、消息队列、异步调度等核心组件，保障系统在海量请求下的稳定性； 4、安全与可观测性体系：建设完善的Agent安全防护机制（意图识别、输出过滤、权限控制、沙箱执行）及全链路评估可观测体系（成功率、延迟、Token消耗、业务转化率等）； 5、前沿技术探索：紧跟LLM及Agent前沿技术（如MCP协议、多智能体协同、长文本处理等），主导技术调研、复现与业务落地验证。 任职要求: 1、2027届应届毕业生，本科及以上学历，计算机、软件、人工智能、数学等相关专业优先； 2、编程底子厚：熟练使用 Python/Java/Go/C++ 中至少一门语言，编程基础扎实，熟悉常用数据结构与算法，具备优秀的代码编写与工程实践能力； 3、AI工程能力：具备“AI原生”思维，熟练使用 Cursor、Claude Code 等AI编程工具提效；具备扎实的Prompt编写与调优能力，有结合多智能体、MCP、Function Calling等进行实际项目开发的经验； 4、框架与原理：深入理解 LLM/Agent/RAG 核心原理，熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Dify 等主流大模型应用开发框架； 5、极强的自驱力与好奇心，优秀的团队协作与沟通能力，能够拥抱快速迭代的业务节奏，对技术落地和业务结果具有双重责任感。 加分项: 1、有大模型应用、智能体或 AI 开源项目核心贡献经验，或在相关技术社区有较高影响力； 2、具备扎实的计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）算法基础，有大模型后训练（Post-training）经验，包括但不限于 SFT（监督微调）、RLHF/DPO 等对齐技术； 3、在ACM/ICPC、Kaggle、天池等顶级算法或程序设计竞赛中获得优异成绩； 4、有AI核心业务线实习经历，或主导过完整的大模型应用从0到1落地经验； 5、熟悉分布式系统设计，有高并发、大流量系统后端开发及性能调优经验。
Responsibilities
1、Agent核心架构开发：负责Agent核心模块（任务规划、上下文管理、长期/短期记忆、工具调用）的设计与开发，构建高可靠、低延迟的智能体底层框架； 2、应用效果调优：主导RAG知识库建设与交互环境构建，精通Prompt工程与工作流编排，持续优化大模型在复杂业务场景下的生成效果、稳定性与可控性； 3、高性能工程链路建设：参与高并发、高可用分布式系统设计，优化Agent及RAG链路的系统性能，设计与落地缓存机制、消息队列、异步调度等核心组件，保障系统在海量请求下的稳定性； 4、安全与可观测性体系：建设完善的Agent安全防护机制（意图识别、输出过滤、权限控制、沙箱执行）及全链路评估可观测体系（成功率、延迟、Token消耗、业务转化率等）； 5、前沿技术探索：紧跟LLM及Agent前沿技术（如MCP协议、多智能体协同、长文本处理等），主导技术调研、复现与业务落地验证。
Qualifications
1、2027届应届毕业生，本科及以上学历，计算机、软件、人工智能、数学等相关专业优先； 2、编程底子厚：熟练使用 Python/Java/Go/C++ 中至少一门语言，编程基础扎实，熟悉常用数据结构与算法，具备优秀的代码编写与工程实践能力； 3、AI工程能力：具备“AI原生”思维，熟练使用 Cursor、Claude Code 等AI编程工具提效；具备扎实的Prompt编写与调优能力，有结合多智能体、MCP、Function Calling等进行实际项目开发的经验； 4、框架与原理：深入理解 LLM/Agent/RAG 核心原理，熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Dify 等主流大模型应用开发框架； 5、极强的自驱力与好奇心，优秀的团队协作与沟通能力，能够拥抱快速迭代的业务节奏，对技术落地和业务结果具有双重责任感。