AI应用开发工程师（Agent方向）

1. 负责基于大语言模型（LLM）的AI应用设计、开发与落地，面向工业智能化场景构建智能问答、知识库助手、专家系统、智能体（Agent）等应用；
2. 负责企业知识库建设与RAG（检索增强生成）系统开发，包括文档解析、向量化处理、知识检索优化及问答效果提升；
3. 负责Agent系统设计与开发，基于业务需求实现工具调用（Tool Calling）、工作流编排、多Agent协同等能力；
4. 负责大模型应用框架选型与开发，熟练使用LangChain、LangGraph、Dify、LlamaIndex等框架搭建AI应用；
5. 负责本地大模型部署与服务优化，包括DeepSeek、Qwen、Llama等开源模型的部署、推理优化及服务运维；
6. 负责AI应用与现有业务系统的集成开发，包括接口开发、数据对接及前后端联调；
7. 负责AI应用效果评估与持续优化，通过Prompt优化、RAG优化、Agent策略优化等方式提升系统准确率和用户体验；
8. 跟踪大模型、Agent、多模态AI等前沿技术发展，推动新技术在实际业务场景中的应用落地。

任职资格：

一、基本要求
1. 计算机科学、软件工程、人工智能、自动化等相关专业，本科及以上学历，1-2年工作经验；
2. 具备扎实的软件开发基础，熟练掌握Python编程语言，具有良好的编码规范和工程化能力；
3. 熟悉Linux开发环境，掌握Git等常用开发工具。
二、技术要求
4. 熟悉大模型应用开发技术，理解Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent等核心技术原理；
5. 熟悉至少一种Agent开发框架，包括但不限于LangChain、LangGraph、Dify、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI等；
6. 熟悉向量数据库及知识库技术，包括Milvus、FAISS、Chroma、Elasticsearch等；
7. 具备大模型本地化部署经验，熟悉vLLM、Ollama、Transformers等推理框架；
8. 熟悉RESTful API开发，能够使用FastAPI、Flask等框架进行服务开发；
9. 熟悉Docker容器化部署，有Kubernetes、GPU服务器运维经验者优先；
10. 具备前后端开发能力，能够独立完成AI应用原型开发和系统集成者优先。
三、优先条件
11. 具有企业知识库、智能问答、工业专家系统、智能客服等项目开发经验；
12. 具有DeepSeek、Qwen、Llama等开源大模型应用经验；
13. 熟悉MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent-to-Agent）等新型Agent通信协议；
14. 有工业领域（矿山、制造、能源、电力、装备等）AI项目实施经验者优先；
15. 具备较强的问题分析能力、沟通协调能力和团队合作精神。