智能体应用开发工程师（30-50K） 主要职责： 1、智能体架构与上下文设计: 负责设计和实现智能体的核心交互逻辑，包括但不限于角色设定、多轮对话管理、思维链设计、上下文窗口优化和长期记忆机制。 2、高级提示工程: 开发、迭代和优化复杂的提示模板、少量示例和系统指令，以提升智能体在特定任务上的准确性、可靠性和可控性。 3工具增强与函数调用: 为智能体规划和集成外部工具(如API、数据库、搜索引擎、代码解释器)，并设计其调用策略与错误处理机制，扩展智能体的能力边界。4、评估与迭代优化: 建立科学的评估体系，通过A/B测试、人工评估和自动化指标，持续监控、分析智能体表现，并基于数据驱动进行迭代优化。 5、 性能与成本优化: 深入理解模型计费与上下文窗口的关系，通过技术手段(如上下文压缩、摘要、向量检索等)优化token使用，平衡性能与成本。 6、技术沉淀与分享: 将最佳实践总结为内部文档、工具和标准，并推动团队在上下文工程领域的技术成长。

任职要求: 一、必要条件: 1、教育背景: 计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关领域的本科及以上学历。 2、技术基础： -熟练掌握Python编程语言，具备良好的软件工程习惯和代码调试能力。 -对主流的大语言模型有深入理解和实践经验，如GPT系列、Claude、LLaMA等，熟悉其API调用和参数调优。 3、核心经验: -必须具备丰富的上下文工程经验，能够展示您设计并成功部署的、依赖复杂提示和上下文管理的AI应用或智能体项目。 -深刻理解提示工程的各类技术，如:思维链、角色扮演、少样本学习、结构化输出等，并能解释其背后的原理。 4、工具与框架:有使用LangChain、ADK等至少一种主流AI应用开发框架的经验。 5、思维能力: -出色的逻辑思维和结构化思维能力，能够将模糊的业务需求分解为清晰的、可被智能体执行的步骤。 -具备强烈的产品意识和用户体验感，追求极致的交互效果。 -优秀的问题解决能力和自主学习能力，能够快速适应快速发展的技术领域。 二、优先考虑条件: 智能体开发经验: 有构建具备规划、反思、工具使用等能力的自主智能体的实际项目经验。 RAG专家: 精通检索增强生成技术，有使用向量数据库构建高性能知识库系统的经验。 模型微调经验: 有对开源大模型进行监督微调或LoRA等参数高效微调的经验，理解微调与提示工程的互补关系。 全栈意识: 具备基本的前端(如Streamlit,Gradio)或后端(FastAPI)开发能力，能够独立完成智能体应用的端到端原型开发。 行业知识: 在个人AI助理领域有AI应用落地经验者优先。