1. AI大模型应用开发：探索并打造开发场景下基于LLM的产品，重点围绕软件研发场景进行创新

   • Multi-Agent Framework：构建和维护多智能体框架，支持复杂的LLM交互和协作任务，包括LangChain深度定制与基于LangChain的LLM Ops工具开发

   • Multi-Agent APP：开发基于LLM的多智能体应用程序，提升软件解决方案的智能化水平和用户交互体验，如基于需求文档的工程级代码生成系统

   • AI增强测试工具：设计和实现基于LLM的AI增强测试工具，提升代码质量和开发流程效率

2. 全栈技术开发：负责前后端完整技术栈的开发工作，确保产品功能的完整实现

   • 后端服务开发：使用Java/Spring Boot构建稳定的后端服务，设计RESTful API接口

   • 前端界面开发：运用Vue.js/React等现代前端框架，打造用户友好的操作界面

   • 数据库设计：合理设计MySQL、Redis等数据存储方案，优化数据查询性能

3. 系统架构优化：负责产品架构的稳定性和性能优化，通过持续重构确保系统高效运作

4. 基础设施建设：搭建和优化技术基础设施，提升团队工程效率和产品质量，确保开发流程顺畅

5. 技术创新研究：持续跟踪AI领域最新技术动态，结合研发效能场景提出创新的技术解决方案

1. 工作经验：至少2年以上相关开发工作经验，具备独立完成项目开发的能力

2. AI大模型技术背景：

   • 对LLM（大型语言模型）应用架构有深入了解

   • 熟悉相关技术栈，如LangChain、Vector DBs、OpenAI API等

   • 了解多智能体系统设计理念和实现方式

3. 技术能力要求：

   • 精通至少一种编程语言：Java或Python

   • 熟悉Java后端开发，掌握Spring Boot、Spring Cloud等框架

   • 具备前端开发能力，熟悉Vue.js、React等现代前端技术

   • 熟练使用MySQL、Redis等数据库技术

4. 基础知识：本科以上学历，对计算机系统基础架构（计算、存储、网络）有深入理解和扎实知识基础

5. 学习能力：具备快速学习新技术的能力，对AI技术发展趋势保持敏感度

6. 软技能：

   • 拥有强烈的责任心和出色的团队合作意识

   • 具备优秀的沟通能力和逻辑思维能力

   • 能够独立钻研业务需求，深入分析产品特性

   • 具备良好的问题分析和解决能力

• 有AI大模型项目实战经验

• 熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术

• 了解微服务架构和分布式系统设计

• 具备开源项目贡献经验

• 对软件工程自动化工具有深入研究

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