岗位描述：

1. 行业智能体产品战略与架构设计：

①　深入再生资源、食品、矿业等垂直行业，理解“收集+分选+深加工”全流程的业务逻辑、痛点与优化目标，设计并实现可插拔、可扩展的工业级 AI Agent 内核，支持多模态数据（视觉、光谱、力觉等）的异步融合处理。

②　主导设计可复用、可演进的行业智能体技术架构，包括多模态感知融合、领域知识库、决策与优化算法、工具调用、多智能体协作等核心模块。 开发基于强化学习（RL）或大模型（LLM/SLM）的决策引擎，使设备能够自主处理“卡料、皮带打滑、识别偏差”等异常场景。

③　规划并构建“行业智能体模块库”，确保核心智能体能力（如视觉识别、工艺参数优化、预测性维护等）能在不同行业解决方案中高效复用，实现技术价值的最大化。

2. 端到端解决方案的技术融合：

①　将智能体技术与先进传感器、分选设备、执行机构深度融合，设计从感知、分析到决策、执行的完整闭环架构，确保智能解决方案的落地实效。

②　优化 Agent 在边缘端（如 Jetson Orin / 国产算力芯片）的推理效率

③　与解决方案部、交付团队紧密协作，将行业知识和技术方案转化为可工程化、可交付的智能系统。

④　多 Agent 协作系统：“分选 Agent”、“清运 Agent”和“自愈 Agent”协同作业。

3. 技术选型与前瞻性研究：

①　主导大模型、强化学习、多智能体系统等前沿技术在工业场景的选型、应用与创新，解决行业特有的挑战。

②　建立智能体的可观测性体系，设计基于真实运营数据的持续学习与优化反馈闭环。

岗位要求：

1. 本科以上学历，计算机、自动化、机器人等相关专业硕士及以上，博士优先

2. 5年以上AI 智能体、自动驾驶、无人机决策系统或工业自动化软件架构经验，有成功主导AI产品从0到1落地的经验。

2. 对将技术创新应用于实体产业充满热情，具备极强的业务理解和抽象能力。

3. 智能体技术栈：深入理解LLM原理，熟悉主流大模型（GPT、Claude、开源模型）的微调、推理、部署精通智能体核心概念，熟悉LangChain、LlamaIndex、AutoGPT等智能体开发框架，有丰富的智能体框架应用或自研经验。

4. 大模型应用：熟悉大模型原理与应用，能巧妙运用大模型解决行业问题，对大模型（LLM）在具身智能（Embodied AI）中的应用有深刻见解。

5. 系统工程能力：精通 Python/C++/Java/Go等分布式系统、熟悉微服务、容器化（Docker/K8s）、云原生架构或微服务架构，深入理解 PyTorch/TensorFlow等主流框架，具备强大的编码和系统设计能力。熟悉常用的通信协议（gRPC, MQTT, ROS2, Modbus）。

6. 工具调用与API集成：熟悉RESTful API、GraphQL、数据库操作，有工具调用框架设计经验

7. 跨界沟通能力：能高效与行业专家、设备工程师、客户运营人员沟通，将模糊的业务需求转化为清晰的技术架构。

8. 产品化思维：不止于技术实现，更能思考如何将智能体能力模块化、产品化，支撑规模化复制和销售。

9. 有工业自动化、物联网、或再生资源/食品/矿业/无人驾驶等相关行业背景者，曾参与过知名开源 AI Agent 项目，或有复杂工业场景下算法落地经验者优先。