职位概述
我们正在寻找一位充满激情和创新精神的智能体开发工程师。您将负责设计、开发和优化基于大型语言模型（LLM）的智能体系统，使其能够理解复杂指令、进行逻辑推理、使用工具并自主完成任务。理想的候选人不仅需要对AI技术有深厚的理解，还应具备强大的工程实现能力和解决复杂问题的热情。
核心职责
设计与开发：参与设计、构建和测试高效、可靠且可扩展的AI智能体系统架构。
提示工程与优化：编写和迭代高质量的提示（Prompt），并通过微调（Fine-tuning）等技术优化智能体的思维链（CoT）、规划（Planning）和工具调用（Tool Use）能力。
工具集成与API调用：为智能体集成外部工具、数据库和API（如搜索引擎、计算器、内部业务系统），扩展其能力边界。
工作流编排：利用LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel等框架，构建复杂的多智能体协作工作流或任务自动化流程。
评估与迭代：建立科学的评估体系（Evals），对智能体的性能、准确性和可靠性进行持续监控、评估和迭代优化。
技术探索：紧跟学术界和工业界的最新进展（如RAG、ReAct、Graph-based Agent等），并将前沿技术应用于实际产品中，解决技术难题。
任职要求（硬性技能）
必需项：
教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的本科及以上学历。
编程基础：精通Python，具备扎实的编程能力和良好的代码风格。
大模型经验：具有丰富的大型语言模型（如GPT、LLaMA、Claude等）应用经验，深刻理解其原理、优势与局限性。
框架熟悉度：熟练掌握至少一个主流的智能体开发框架，如 LangChain/LlamaIndex/AutoGen/Semantic Kernel 等。
工具调用：有实际为LLM集成外部工具、函数调用（Function Calling）或API的经验。
数据库知识：熟悉向量数据库（如Pinecone、Milvus、Chroma等）的原理和使用，有构建RAG系统的经验者优先。
加分项：
模型微调：具有使用PEFT、LoRA、QLoRA等技术对开源大模型进行微调的实际项目经验。
多模态能力：有接触或开发多模态智能体（能处理图像、音频等）的经验。
后端部署：有使用FastAPI、Django等框架部署AI服务，以及容器化（Docker）和云平台（AWS/Azure/GCP）的经验。
算法基础：具备扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉强化学习（RL）特别是强化学习人类反馈（RLHF）者优先。
任职要求
解决问题能力：具备极强的分析问题和解决问题的能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案。
自主学习：对AI技术充满好奇心，具备极强的自主学习能力，能快速跟进并掌握日新月异的技术动态。
团队协作：优秀的沟通能力和团队合作精神，能够与产品经理、前端工程师等角色高效协作。
逻辑思维：拥有严密的逻辑思维和系统思维，能够设计出鲁棒、抗幻觉的智能体流程。
创新精神：乐于尝试新方法、新思路，不畏惧失败，并能从实践中总结学习。