岗位职责：
1. 智能体系统开发与优化
• 负责基于Agent框架（如LangChain、AutoGen、CrewAI等）的智能体系统开发，实现任务拆解、决策逻辑及多智能体协作机制。
• 设计并优化RAG（检索增强生成）系统，结合向量数据库、知识图谱技术提升知识检索精度与响应效率。
• 构建企业级知识库管理系统，实现多源数据清洗、向量化存储及动态更新流程。

2. 大模型集成与调优
• 对接主流大模型（如DeepSeek、通义千问、Llama等），完成API集成、本地化部署及微调优化（包括LoRA/QLoRA等技术）。
• 开发Prompt工程化模板，结合业务场景优化模型输出的准确性与合规性。

3. 行业场景落地
• 针对智慧应急领域需求（如灾害预警分析、应急资源调度等），设计智能体协同决策系统。
• 与算法团队协作，实现多模态数据处理及复杂环境下的动态博弈优化。

4. 系统架构与性能保障
• 设计高可用分布式架构，使用Docker/Kubernetes实现服务容器化部署。
• 监控智能体性能指标，持续优化响应速度、资源利用率及系统稳定性。

任职要求：
1. 技术能力
• 精通 Python 编程语言，具备扎实的编程基础和良好的代码规范。
• 5年以上大模型应用开发工作经验，有独立完成或主导大模型相关项目的经历优先。
• 熟练掌握LangChain、LlamaIndex、HuggingFace等工具链，具备RAG全链路开发经验。
• 熟悉Transformer架构、大模型微调技术及主流向量数据库（如Milvus、Pinecone）。

2. 行业经验
• 有智慧城市、应急管理、公共安全等领域项目经验者优先。
• 具备多智能体协同系统开发经验，熟悉复杂场景下的任务编排机制。

3. 综合素养
• 熟悉DevOps流程，具备云原生技术（如K8s）及大数据处理经验。
• 较强的技术文档撰写能力，可输出架构设计、接口规范等标准化材料。

加分项：
• 参与过开源AI项目贡献或发表相关技术论文
• 熟悉智慧应急行业数据标准（如灾害模型、地理信息数据）
• 具备前端开发能力，可快速实现智能体交互界面原型