1、企业级智能体系统设计与开发：参与企业级智能体系统的规划与落地，具备从需求分析、模块设计到模型部署的完整研发能力。能够基于大语言模型构建面向企业场景的智能体，包括问答助手、数据分析助理、文档研读机器人等。
2、RAG 知识库集成与优化：具备 RAG架构实践经验，能够搭建高可用、低延迟的企业知识库系统，支持结构化与非结构化数据的统一检索。熟悉向量数据库（如FAISS、Milvus）和文本嵌入优化，能够结合具体业务场景设计高效召回与重排序机制。
3、ChatDB 与 N2SQL 场景适配能力：掌握 ChatDB 设计理念及使用方式，能够将自然语言查询准确转化为数据库查询语句（N2SQL），并结合业务知识对结果进行语义补全与解释。具备构建数据对话中台经验，支持多数据源对接、权限控制与语义纠错机制设计。
4、DeepResearch 模块构建与研读优化：能够开发企业级文档智能研读工具，支持多文档对比、文档结构理解、重点内容提取、摘要归纳等功能。熟悉大模型长文本处理能力优化方案，如多轮摘要、滑窗技术等。
5、可扩展智能体框架与智能决策链设计：具备搭建具备多Agent协作能力的企业智能体框架经验，能够实现任务分解、Agent调度、决策链路的设计与优化，提升系统响应智能度与鲁棒性。
6、多模态数据处理与场景能力融合：具备文本、图像、语音等多模态数据处理能力，能够构建融合视觉、语言和语音的智能交互系统。支持智能会议纪要、多模态内容识别等场景化应用开发。
技术要求：
1、对大模型应用开发有深入的理解（有相关项目经验优先）
2、熟悉Python、Java编程语言
3、熟悉TensorFlow、PyTorch等主流大语言模型开发框架，并有相关的应用实践经验
4、熟悉Rag知识库、智能体、ChatDB及相关技术栈，有相关的应用实践经验
5、熟悉容器化相关技术，熟练使用docker