岗位描述 1. 设计并开发企业级 AI Agent 开发平台 a. 构建支持推理、规划、工具调用、记忆、知识管理、评测等能力的智能体框架； b. 设计高效的检索架构（如混合检索、多路召回、重排序），提升 RAG 的准确性和响应速度； c. 实现高可用、可扩展的后端服务，支撑实际业务场景稳定运行。 2. 推动 AI Agent 落地业务场景 a. 结合企业业务流程，设计端到端的AI应用解决方案 b. 快速验证技术方案，持续优化效果与用户体验。 3. 夯实工程基础与系统稳定性 a. 负责 Agent 系统的部署、监控、性能调优和全生命周期管理； b. 结合大模型、RAG、Prompt 工程等技术，打造高效可靠的智能应用底座。 4. 跟进前沿技术，驱动创新 a. 关注 AI Agent、多智能体等方向进展，探索新技术在业务中的应用可能。

岗位要求 1. 学历与经验 a. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业背景； b. 3年以上后端或平台系统开发经验，有复杂系统架构设计经验。 2. 扎实的工程能力 a. 熟练掌握 Java/Python/Golang（至少一种），具备良好的系统设计和编码能力； b. 有高并发、分布式系统开发经验，了解服务稳定性保障机制。 3. AI/大模型相关实践经验 a. 具备至少1年以上，大模型应用开发平台（如：Coze、Dify等）使用或开发经验，有实际生产性能优化经验者优先； b. 具备至少1年以上，真实业务场景大模型应用落地经验（如：问答机器人、智能体代理等），有 multi-agent 框架设计、deepsearch 落地经验或者应用效果优化经验者优先； c. 能熟练调用和集成主流大模型（如 GPT、Qwen、Claude等），并具备上下文管理、输出稳定性、推理成本等维度的优化经验； d. 熟练使用各类 AI 工具提升研发效率，包括高质量 Prompt 编写与快速迭代验证；具备跨技术领域（如大模型、后端、数据、运维）的快速学习与实战落地能力，展现出高成长潜力。 4. 工程落地与系统思维 a. 能独立完成从方案设计到上线运维的完整闭环，注重代码质量、可维护性与系统可扩展性； b. 熟悉容器化部署（Docker/Kubernetes）、日志监控、性能调优等工程实践。