核心职责 ：
1、数据处理与分析：
·编写高效 SQL 查询从 MySQL 数据库提取、整合数据。
·使用 Python (Pandas, NumPy 等) 和 Excel 进行数据清洗、预处理、转换和探索性分析。
2、大模型智能体开发与应用 ：
·应用集成： 将开发的智能体集成到现有业务系统、工作流或前端界面中（如通过 API）。
·Agent 编排与管理： 实现多智能体的协作、任务分配与结果汇总。
·RAG 系统构建： 开发检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统，整合企业知识库（可能存储在 MySQL 或其他地方）和大模型能力，提升智能体回答的专业性和信息准确性。
·提示工程与优化： 精通提示词（Prompt）工程技巧，设计、测试和优化提示策略以提升智能体任务执行的准确性、可靠性和效率。
·智能体框架与工具应用： 熟练使用主流智能体开发框架和工具链（如 LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI 等）构建复杂、可交互的智能体系统。
·智能体设计与开发： 基于大模型（如 OpenAI GPT系列、Claude、国产大模型等）设计、开发和调试智能体（AI Agent）应用，解决特定业务场景问题（如智能客服、自动化流程、知识问答、决策支持、代码生成辅助等）。
3、AI/机器学习模型开发 (传统与结合)：
·探索大模型与传统模型的结合： 研究并实践如何将大模型能力（如作为特征生成器、推理引擎）与传统机器学习模型结合，解决复杂问题。
·应用 Python 和 AI/ML 库（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch 等）开发传统机器学习模型。
4、模型/智能体部署与维护：
·监控模型/智能体在生产环境的性能、资源消耗和效果，进行迭代优化和问题排查。
·部署训练好的传统模型或封装好的智能体应用（使用 Flask/Django/FastAPI 等框架或云服务）。
5、数据可视化与报告：
·清晰汇报智能体项目的进展、成果和挑战。
·使用 Python 可视化库或 Excel 展示数据分析结果和智能体应用效果评估。
6、数据库协作与知识管理：
·与数据库团队协作，优化用于支持智能体（特别是RAG）的知识库数据结构和查询效率。
7、自动化与效率提升：
·开发 Python 脚本或智能体工具，自动化数据处理、报告生成或业务流程。

任职要求 ：
1、计算机科学、人工智能、数据科学、软件工程或相关领域的本科及以上学历（学信网可查）。
2、·精通 Python 编程： 2年以上Python后端开发经验，熟悉Python生态，熟练使用Pandas、NumPy等数据处理库，具备良好的代码规范与架构设计能力；·
3、大模型与智能体开发经验 (核心新增)：·深入理解大模型原理、能力边界及发展趋势。
4、·具有实际的大模型智能体开发项目经验，熟悉智能体的设计模式和工作流程。
5、·熟练掌握至少一种主流智能体开发框架（如 LangChain, LlamaIndex 等）。
·6、精通提示词（Prompt）工程技巧和优化方法。
·7、了解检索增强生成（RAG）技术原理并有实践经验。
·8、扎实的 AI/ML 基础： 理解常见机器学习算法原理，有使用 Scikit-learn 或深度学习框架的经验，熟悉PyTorch或TensorFlow等AI框架，了解模型开发、分布式训练或混合精度训练，有AI应用开发经验者优先；
·9、熟练的 MySQL 操作： 精通 SQL 查询、数据操作和基础优化。
·高级 Excel 技能： 精通公式、透视表、图表制作，能进行高效数据分析。
·数据处理能力： 熟练使用 Pandas, NumPy 进行数据处理。