岗位职责
- 通过大模型、AI Agent等技术实现垂直领域上的严格深度分析、智能交互等能力，不断提升大模型在商业场景中的应用价值。
- 需求理解与归因。深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。
- 跟踪学术界和工业界的最新进展，不断引入创新技术到项目中并与团队成员分享，帮助团队成长。协助提升团队影响力，积极攻关技术前沿，鼓励并支持将研究成果沉淀到系统内并产出技术文章、专利和学术论文。
职位要求
- 具有以Agent、Agentic RAG为基础的智能助手类产品的实际研发工作经验，有大规模项目案例落地经验优先。面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。
- 有良好的代码开发能力和扎实的技术理论基础，理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
- 具备逆向工程思维，能引导AI修复复杂的全栈逻辑Bug；能够利用AI技术持续优化系统，推动传统系统向AI型系统升级。
- 具备对AI的热爱和负责任的精神，热衷于技术的创新和落地工作，能够运用各种资源解决具体问题、拿到业务结果。对于将人工智能技术应用到信用领域、产生商业价值具有强烈的热情。
