岗位职责
- 设计和开发视频生成 Agent，建设可复用的 Skill、MCP 服务、工具接口及任务工作流。
- 研究 AI 视频制作工具的底层设计，覆盖脚本生成、素材组织、模型调用、镜头编排、视频编辑及后处理等环节。
- 接入并编排 Seedance、Kling 等视频生成模型，理解不同模型的能力特点、调用方式及适用场景。
- 建设面向视频制作、数据生产及评测流程的知识库与 RAG 系统，沉淀工具文档、业务知识和最佳实践。
- 建设数据生产 Agent，覆盖数据收集、处理、标注、质检及结果分析等流程。
- 建设大模型人工评测与自动评测管线，完善任务分发、质量控制、结果分析及问题回流机制。
- 沉淀 Agent 开发框架、公共组件和技术文档，持续提升系统稳定性与团队研发效率。
职位要求
- 熟练掌握 Python，具备良好的软件工程、接口集成和系统调试能力。
- 熟悉 Agent 的核心范式，包括 ReAct、Planning、Reflection、Memory、Tool Use、Human-in-the-loop 等。
- 熟悉 Agent Loop、Multi-Agent、RAG、MCP、Function Calling、Skill 及 Workflow Orchestration 等技术体系。
- 理解任务规划、上下文与状态管理、知识检索、工具路由、结果校验、异常恢复及长任务执行等关键问题。
- 熟悉 RAG 的基本链路，包括文档解析、知识切分、向量化、检索与重排、上下文构建及效果评测。
- 能够将复杂业务拆解为稳定、可复用、可观测的 Agent 工作流，并平衡效果、效率、成本与稳定性。
- 熟悉主流大模型 API、Prompt Engineering、结构化输出及 Agent 评测方法。
- 熟练使用 AI 编程工具，能够通过 Vibe Coding 快速完成原型验证与工程落地。
- 逻辑清晰、沟通顺畅，能够独立推进需求分析、方案设计、开发上线及持续迭代。 加分项
- 有视频生成 Agent、智能剪辑、自动成片或 AI 视频制作系统的开发经验。
- 深入研究或使用过主流 AI 视频制作产品，能够分析其产品工作流和底层架构。
- 熟悉 Seedance、Kling 等视频生成模型的能力特点及工程调用方式。
- 有企业知识库、RAG、文档问答或内部知识检索系统的建设经验。
- 有数据生产、数据标注、人工评测或自动评测平台的建设经验。
- 有 LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK 等框架的实践经验。
- 有 Agent 轨迹分析、工具调用优化、自动纠错、效果评测或可观测性建设经验。
- 有高质量开源项目。
