岗位职责：

1. 负责大数据处理 AI Agent 的全栈开发，主导从需求拆解到系统落地的全流程，涵盖 Agent 架构设计、大数据链路整合与大模型应用开发。

2. 搭建 AI Agent 核心框架，实现任务规划、记忆管理、工具调用、多 Agent 协作等核心模块，确保 Agent 能自主理解数据需求并执行处理流程。

3. 融合大数据技术栈与大模型能力：基于 Hadoop、Spark、Flink 等框架构建高效数据底座，通过 LangChain/LlamaIndex 等 Agent 框架对接大模型 API，实现数据处理任务的智能调度与执行。

4. 优化 Agent 的数据处理能力：集成 RAG（检索增强生成）技术提升数据分析准确性，通过 Prompt 工程引导模型生成高效数据处理脚本，结合向量数据库（Milvus/Weaviate）实现知识沉淀与复用。

5. 负责 Agent 系统的后端服务开发、前端可视化界面搭建及运维部署，保障系统高可用性、高并发处理能力及数据安全性。

6. 跟踪大数据与 AI Agent 领域前沿技术，探索强化学习（如 PPO 算法）在 Agent 优化中的应用，推动系统技术架构迭代与性能提升。

其他要求(包括软技能)：

1、具备极强的需求转化能力，能将业务痛点转化为 AI Agent 技术方案，在 "完美架构" 与 "快速验证" 间找到平衡，推动项目高效落地。

2、拥有出色的问题拆解与解决能力，能独立排查大数据链路与 Agent 系统的复杂技术问题，具备性能优化的系统性思维。

3、具备产品思维与用户同理心，能从业务用户角度优化 Agent 交互体验，主动提出技术改进建议。

4、强烈的自驱力与学习能力，能快速跟进前沿技术动态，阅读英文技术文档，将新技术转化为项目实践价值。

5、优秀的团队协作与沟通能力，能与产品、算法、运维等跨角色高效协作，清晰阐述技术权衡与方案思路。

6. 有良好的沟通能力和学习驱动力，有很强的责任心和合作精神；

7. 接受3个月左右的出差；

专业素质要求：

1. 大数据核心技术：熟练掌握 Hadoop 生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、HBase）及实时计算框架（Spark、Flink），深入理解大数据作业执行原理与性能调优方法，能构建稳定高效的数据处理链路。

2. AI Agent 与大模型技术

•精通 Python 开发，深入掌握至少一种主流 Agent 框架（LangChain、LlamaIndex），能进行框架魔改与定制化开发；

•熟悉主流大模型（GPT 系列、LLaMA、文心一言等）的 API 调用与能力边界，具备扎实的 Prompt 工程经验与模型微调（LoRA/P-tuning）实践能力；

•理解 Agent 核心架构（ReAct、Plan-and-Execute 范式），掌握多 Agent 协作（如 AutoGen、CrewAI）及任务调度技术。

3. 全栈开发能力

•后端：熟悉 FastAPI/Flask/Java，精通 RESTful API、gRPC 设计与实现，掌握 MySQL 查询优化、Redis 高级特性及 Kafka/Pulsar 消息队列的 Exactly-Once 语义实现；

•前端：熟练使用 Vue.js/React.js 框架，结合 ECharts 等工具开发数据可视化界面，熟悉 Webpack、npm 等构建与包管理工具；

•运维：熟悉 Docker、Kubernetes 等云原生技术栈，掌握 CI/CD 流程与分布式系统问题排查方法。

4. 辅助技术工具

•掌握向量数据库（Milvus/Weaviate）、图数据库的应用与优化，具备 RAG 全流程（检索器 / 重排序 / 响应合成）开发与优化经验；

•了解代码解析、语义分析等编译器技术，能实现数据处理脚本的智能生成与优化者优先。