我们正在寻找一名具备AI与后端开发能力的大模型开发工程师，如果你对大模型、深度学习有浓厚兴趣，并具备扎实的后端开发能力，欢迎加入我们，共同打造智能化、高性能的系统服务！
🎯 核心工作职责
1. 参与 AI Agent 框架的核心模块开发，包括但不限于：
-任务分解与规划引擎
-多工具协同调度机制
-记忆机制（短期/长期记忆）优化
2. 基于垂直领域大模型，设计并开发面向具体场景的智能体（Agent）应用。
3. 构建科学的评测体系，持续优化 Agent 在以下方面的能力：
-复杂任务推理与规划能力
-复杂指令理解与遵循能力
-工具调用准确性与效率
✅ 任职要求（技术能力）
一、基础开发能力
-精通 Python 编程语言，熟悉 Python 生态常用工具链（如 poetry、uv、pipenv 等）；
-熟练掌握异步编程模型（asyncio）、常见设计模式及队列机制；
-具备高并发处理实战经验，熟悉以下中间件之一：
-Celery
-RabbitMQ
-Kafka
二、Web 服务与系统设计
-熟练使用 FastAPI 等主流 Web 框架，具备 RESTful API 设计与开发能力；
-深入理解基于角色的权限控制（RBAC）机制，具备实际权限系统设计经验
三、数据库与数据架构
-熟悉常用数据库技术：
-关系型数据库：MySQL、PostgreSQL
-非关系型数据库：Redis
-具备以下任一实战经验：
-多租户 Schema 隔离设计
-数据库共享模式下的数据隔离与性能优化
四、AI Agent 与大模型技术栈
-掌握主流低代码/智能体开发框架，至少熟练使用以下之一：
-LangChain
-Dify
-RAGFlow
-BiSheng
-Langflow
-具备 AI Agent 实战开发经验，参与过以下模块的设计与实现：
-任务规划（Task Planning）
-工具调用（Tool Calling / Function Calling）
-记忆模块（Memory Management）
-熟悉 RAG（检索增强生成）架构与优化方法；
-熟练掌握 Prompt Engineering 技术，能针对不同场景设计高效提示策略；
-了解大模型相关技术栈，包括但不限于：
-LLM 微调（如 LoRA、QLoRA）
-RLHF（人类反馈强化学习）
-模型蒸馏与部署优化
五、综合能力与经验
-有完整参与 AI Agent 或对话系统项目落地经验者优先；
-具备良好的工程素养，代码可维护性强，有单元测试、CI/CD 实践经验；
-具备较强的逻辑思维与问题解决能力，能独立完成复杂模块设计；
-有团队协作精神，具备跨团队沟通与协作能力。
工资待遇
1、薪酬待遇：月薪12-15k；
2、福利保障：提供五险一金、周末双休、加班补助、年终奖金、员工旅游、节日福利等完善的福利体系。