岗位职责
- Agent 系统设计与开发：独立设计、开发和迭代 AI Agent，完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付；
- 工具链封装与集成：将部门核心平台能力（排障、转码、调度、监控等）封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等，实现 Agent 从"只能查"到"可以干"的跃迁；
- RAG 知识库建设：搭建和优化音视频领域知识库（向量检索 + 混合检索 + 重排序），持续提升检索准确率与响应质量；
- 效果评估与迭代：设计评估体系，建立评测集，量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本，数据驱动持续优化；
- 成本与稳定性治理：制定 Agent 降本标准（上下文压缩、模型分流、Token 限流），设计异常兜底与熔断策略，保障生产级可靠性；
- 前沿探索与团队赋能：持续追踪 AI Agent 生态最新进展，探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用，推动部门 AI 研发范式升级。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机/软件/信息等相关专业；
- 1 年以上开发经验，至少精通一个技术领域（前端/客户端/后端均可）；
- 熟练使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code 等），有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验；
- 扎实的 Prompt Engineering 能力，掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧；
- 深入理解 Function Calling / Tool Use 机制，能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路；
- 具备产品化思维，善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求；
- 有成本意识，能根据任务选型模型（大模型 vs 小模型 vs 规则），不盲目上大模型。 加分项：
- 有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验；
- 有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验；
- 有全栈开发能力，能独立覆盖前端 + 后端；
- 有音视频/流媒体/直播领域经验；
- 有 RAG 系统设计与效果优化经验；
- 有 Agent 评估体系搭建经验；
- 开源社区活跃（GitHub 有 Agent 相关项目/贡献）。
