岗位职责
- 智能体（Agent）系统的架构设计与开发 主导基于大语言模型的Agent系统架构设计与核心开发，包括单Agent应用和多Agent协同系统。负责Agent的任务规划、记忆管理、工具调用、反思与自修正等核心模块的设计与实现，确保系统在复杂业务场景中的稳定性、准确性和可扩展性。
- 多模态数据处理Pipeline搭建 设计并优化面向Agent系统的数据处理Pipeline，覆盖文本、图像、表格、PDF等多模态数据的清洗、结构化、信息抽取与数据对齐。结合大模型能力构建智能化的数据理解与处理方案，为Agent提供高质量的输入数据和知识底座。
- AI驱动的敏捷交付能力建设 善于综合运用各类AI工具（不限于AI编程工具），实现研究报告、分析材料、数据可视化等业务交付物的快速生成与迭代。推动团队建立AI辅助的敏捷工作流，显著提升从需求到交付的端到端效率。
- 平台工程与基础设施建设 负责Agent相关平台的全栈开发，包括数据存储、语义检索、知识管理、任务调度等核心能力模块的设计与实现，为业务团队提供稳定高效的AI基础设施。
职位要求
- 学历要求 硕士及以上学历，985、211院校计算机科学、软件工程及相关专业优先。3年以上相关工作经验。
- 智能体（Agent）开发能力（核心） 精通LangChain、LlamaIndex等主流Agent开发框架，具备基于大语言模型的复杂Agent系统设计与开发经验，有多Agent协同架构实践经验者优先。 深入理解Agent核心机制——任务规划（Planning）、记忆管理（Memory）、工具调用（Tool Calling/Function Calling）、反思与自修正（Reflection），并能针对具体业务场景进行架构选型和性能调优。 具备RAG系统的完整设计与调优经验，熟悉检索策略优化（如混合检索、重排序、查询改写）、分块策略设计、以及端到端的RAG评估方法论。
- AI工具综合运用与敏捷交付能力 熟练使用Cursor、Claude Code、GitHub Copilot等AI编程工具进行高质量的代码生成、调试与重构，并具备对AI生成代码的工程质量判断能力。 能够熟练运用AI写作、AI数据分析、AI可视化等各类工具，快速完成研究报告、方案文档、数据看板等业务材料的制作与交付，具备将AI能力融入日常工作全流程的意识和实践经验。 对新兴AI工具保持高度敏感，能够快速评估并引入适合团队的工具链，持续优化交付效率。
- 数据工程能力 精通Python及主流数据处理生态（Pandas、NumPy、Spark等），对ETL/ELT流程有深入理解和实战经验。熟悉分布式数据处理框架，具备处理大规模非结构化数据的工程经验。
- 全栈平台工程能力 具备从0到1独立搭建平台的完整经验，熟悉主流前后端技术栈（如React/Vue + Python/Go/Node.js），能够独立完成平台的架构设计、开发、部署与运维。 精通至少一种关系型数据库（PostgreSQL/MySQL）和非关系型数据库（MongoDB/Elasticsearch）的深度使用与性能调优。 具备向量数据库（Milvus、Pinecone、Weaviate、ChromaDB等）的生产环境实践经验，了解向量索引算法（HNSW、IVF等）的原理与适用场景。 具备知识图谱开发经验，熟悉图数据库（Neo4j、NebulaGraph）及本体建模、图查询语言，能够将知识图谱与LLM结合实现知识增强的检索与推理。
- 问题解决与业务协同能力 具备独立分析和解决复杂技术问题的能力，能够在信息不完整的条件下做出合理的技术决策。善于与非技术背景同事深度沟通，准确理解业务需求并转化为可落地的技术方案。 加分项 有NLP相关项目经验（信息抽取、文本分类、实体识别等） 熟悉容器化部署（Docker/K8s）与CI/CD流程 有开源项目贡献或技术博客输出
