岗位职责：

1. 负责大语言模型（LLM）的选型、适配与二次开发，包括模型微调、Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）技术应用等；

2. 基于LLM实现对话交互、文本生成、语义理解等核心功能，优化模型响应速度与生成效果，保障应用场景的可用性与稳定性。

3. 承担AI Agent相关产品的工程化开发与落地工作，负责Agent核心模块的编码实现、系统集成与部署上线；

4. 设计并优化Agent的技术架构，解决高并发、低延迟、高可靠性等工程化问题，保障系统在实际业务场景中的高效运行。

5. 负责AI Agent配套知识库的设计、构建与迭代，包括知识采集、清洗、结构化处理、存储与更新；

6. 优化知识检索策略，提升知识库与LLM的协同效率，确保Agent能够精准调用知识库信息完成任务响应。

7. 1)结合业务需求设计AI Agent的任务流程、决策逻辑与交互链路，实现Agent的自主规划、任务分解、工具调用与结果反馈功能；

8. 持续优化Agent的流程机制，提升其自主决策能力、多任务处理能力与容错能力。

9. 跟踪AI Agent、LLM领域的前沿技术动态（如多智能体协作、工具学习、记忆机制等），开展技术调研与试点验证；

10. 推动新技术、新方案在产品中的应用，提升团队AI技术研发能力与产品核心竞争力。

11. 与产品、前端、后端、数据等团队紧密协作，明确AI Agent产品的技术需求与实现路径；

12. 参与需求评审、技术方案讨论，保障项目按时按质交付；协助解决项目推进过程中的技术难点问题。

13. 撰写并维护AI Agent研发相关的技术设计文档、接口文档、开发手册等；沉淀研发经验与技术方案，参与团队技术分享，推动技术规范的落地与优化。

岗位要求：

1. 本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、机器学习等相关专业；优秀者可放宽至大专学历。

2. 2年及以上AI相关研发经验，至少1年LLM应用开发或AI Agent相关项目研发经验；

3. 精通Python编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，具备LLM微调（Fine-tuning）、Prompt Engineering实战经验；

4. 熟悉主流大语言模型（如GPT系列、通义千问、文心一言、Llama系列等）的特性与应用场景，具备基于LLM API或开源模型进行应用开发的能力；

5. 掌握知识库构建相关技术，熟悉向量数据库（如Milvus、Pinecone、Chroma等）的使用与优化，具备RAG系统设计与实现经验；

6. 了解AI Agent的核心原理与技术架构，具备Agent流程设计、任务规划、工具调用模块开发经验，熟悉主流Agent开发框架（如LangChain、LangGraph、AutoGPT等）；

7. 掌握自然语言处理（NLP）相关基础知识，了解文本分词、实体识别、语义相似度计算等核心技术；

8. 有大型AI产品、企业级AI Agent项目研发落地经验者优先；

9. 有开源AI项目贡献或相关技术论文发表者优先。

10. 有RAG系统构建、大模型微调、多智能体协作项目落地经验者优先。有RAG系统构建、大模型微调、多智能体协作项目落地经验者优先。