岗位职责
- Agent核心功能开发：主导企业级AI Agent核心场景的架构设计与落地交付，构建“理解→规划→执行→反馈”的Agent工作流，覆盖智能问答、元器件选型、规则检查、脚本生成等场景，推动EDA设计效率提升；
- RAG与工具链集成：构建RAG全链路能力，对接Datasheet、设计规范、器件库等知识源，通过Function Calling与MCP协议集成EDA工具、PLM、ERP等企业系统，实现流程自动化；
- 安全策略与稳定性保障：设计并落地Agent安全策略，包括权限控制、数据隔离、Prompt注入防护等，同时建立容错、降级、限流、熔断等稳定性机制，保障Agent服务的安全与高可用运行；
- 遥测与可观测性建设：实现Agent调用链追踪、Metrics、Logging、Token/成本监控与异常告警，使用OpenTelemetry、LangFuse等工具搭建全链路可观测体系，支持效果评测与持续优化；
- 协同与平台沉淀：对齐产品与多团队完成需求评审与上线交付，沉淀Prompt模板、工具集与评测体系，推动AI能力从单场景到多场景的规模化复用。
职位要求
- 教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机科学、软件工程或电子工程等相关专业；
- 专业技能与资格：能使用Python与TypeScript独立完成Agent服务与平台开发，熟悉FastAPI、NestJS等框架；能基于LangChain、LangGraph等框架设计Agent架构；能使用Docker、Kubernetes、CI/CD完成Agent服务化部署；能使用Milvus、Qdrant等向量数据库实现知识检索；具备Agent安全策略设计能力，能实现权限控制、数据隔离与注入防护；具备稳定性（限流、熔断、状态管理）设计能力；能使用OpenTelemetry等工具完成遥测与可观测性落地；
- 行业与专业经验：3年以上软件开发经验，其中至少1年AI Agent/LLM应用开发经验，有企业内部助手、Copilot、Agent平台或RAG项目交付经验；
- 项目/任务成果：主导过至少1个Agent场景从需求梳理到上线交付的端到端全流程，具备清晰的推进与闭环记录；
- 其他要求：具有系统化架构设计能力，能输出规范的技术文档并承担场景交付Owner职责；能与产品、EDA工具、运维、安全等多团队协同推进；能持续跟进AI前沿技术并独立完成技术可行性与落地价值评估。
