一、岗位职责：
1.智能体设计与开发：负责AI智能体的整体架构设计与核心算法开发，根据不同的业务场景和需求，运用知识图谱、强化学习等技术，打造具备自主决策、任务执行能力的智能体。
2.模型训练与优化：收集和整理相关数据，运用大数据处理技术和工具进行数据预处理，使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）对智能体模型进行训练。通过不断调整模型参数、改进算法，提升智能体的性能表现，包括准确性、响应速度、泛化能力等。
3.提示词工程：运用RAG（检索增强生成）技术，结合向量知识库与信息检索技术，提升AI回答的准确性和时效性。设计和优化提示词（Prompt Engineering），改善AI模型的输出效果，满足业务场景需求。
4.智能体评估与测试：建立科学合理的评估指标体系，对开发完成的AI智能体进行全面测试和评估，及时发现并解决存在的问题。通过模拟真实场景和用户行为，对智能体的稳定性、可靠性、安全性等进行验证，确保其满足实际业务需求和质量标准。
5.技术协作与创新：与公司内的算法等团队紧密合作，共同推进AI智能体项目进展。跟踪LLM智能体技术前沿（如智能体RAG,GraphRAG,开源智能体），推动大模型应用迭代与创新；积极关注行业最新技术动态和研究成果，引入创新性的技术和方法，不断优化和升级智能体的功能与性能。结合业务需求进行预研和技术储备，保持团队的技术竞争力。
二、任职要求：
1. 教育背景：计算机、 人工智能 、数学等相关专业硕士及以上学历，两年以上大模型、智能体或相关领域研发经验。
2. 工作经验：具有AI智能体开发或相关领域工作经验、有实际项目经验者优先。
3.技能要求：
（1）在以下至少一个领域有深入研究和实践经验——长文本理解、生成和处理；问答系统、知识图谱；深度推理、逻辑和数学推理；Function Call、工具调用；Agent模型、多智能体系统。
（2）具备扎实的大模型训练和调优背景，熟悉主流的大语言模型（Deepseek 、Qwen、Llama等）及其他开源模型。
（3）熟练掌握强化学习、深度强化学习算法，如DQN、A3C、PPO等，具有实际项目经验。
（4）有RAG实战经验，包括向量数据库（如MongoDB、Milvus、Weaviate）、检索排序算法等。
（5）熟练掌握至少一种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）等。
（6）熟练掌握Linux环境下的JAVA/Python等一种以上编程语言；
（7）熟练掌握AI agent应用和开发的主流平台和技术，如LangChain、AutoGPT等，能够基于这些平台进行智能体的快速开发与部署，理解其架构原理并能根据项目需求进行定制化拓展。
（8）具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与产品、工程团队高效协作。
（9）宽广的技术视野，强烈的钻研精神，主观能动性和学习能力，适应快速变化的技术趋势。