1. 核心负责AI Agent系统中RAG（检索增强生成）模块的全流程开发，重点攻克文档RAG检索、代码RAG检索的核心难点，优化检索精度、召回率及响应速度，打造高效、精准的检索增强能力。 2. 基于大语言模型（LLM），结合RAG技术构建可扩展、高可用的Agent应用，负责Prompt工程优化、RAG检索策略迭代、Function Calling集成，以及Agent编排框架的设计与开发，提升Agent的上下文理解与响应能力。 3. 负责RAG相关核心模块的需求分析、架构设计、编码实现与单元测试，保障模块的稳定性、可维护性与可扩展性，解决开发过程中的技术瓶颈。 4. 协同产品、研发及项目交付团队，推动RAG技术在内部的业务系统集成。 5. 关注RAG及大语言模型相关前沿技术将技术成果转化为实际应用，提升团队技术竞争力。

1、学历与经验：计算机科学与技术、软件工程或相关专业本科及以上学历优先；有2年及以上RAG技术开发经验，参与过RAG检索系统、AI Agent相关项目落地者优先。 2、技术能力：熟练掌握Python编程语言，精通主流AI开发框架（LangChain、LightRAG优先），能独立完成RAG模块的设计与开发。 3、技术基础：具备扎实的编程基础，熟悉向量检索、文本Embedding、Graph、OCR工具等使用；掌握RESTful API设计、流式输出、异步编程、分布式任务调度，能熟练运用Redis、MQ等常见中间件支撑RAG系统高性能运行。 4、业务理解：能快速理解软件研发内部提效场景需求，将RAG技术与业务场景深度结合，具备独立分析和解决技术问题的能力。