agent开发工程师

一、岗位职责
1. 负责 Agent 应用方案设计与开发
参与Agent应用方案设计与技术落地。
负责 Agent 工作流、子流程、工具调用链路的设计与开发。
负责多 Agent / 多流程场景下的任务编排、状态流转与上下文管理。
2. 负责大模型应用工程化落地
基于大语言模型实现文档理解、信息抽取等能力。
设计结构化输出方案，提升模型输出稳定性与可解析性。
优化提示词、上下文组织、Few-shot、ReAct/Workflow 等策略，提升业务效果。
3. 负责 RAG 与知识增强能力建设
参与标准规范库、项目资料库等知识体系建设。
设计面向工程场景的检索增强链路。
持续优化检索召回、重排与上下文拼装效果，降低模型幻觉。
4. 负责 Agent 平台化能力建设
参与 Agent 配置化、流程编排、Prompt 模板、Schema 管理等能力建设。
参与运行日志、调试工具、任务监控、失败重试等工程能力建设。
推动 Agent 应用从 PoC 向生产级系统演进。
5. 负责业务协同与持续优化
与产品、业务、领域专家协同，理解工程设计场景与知识结构。
参与效果评估、问题分析、数据闭环与系统优化。
推动 AI 能力在更多工程设计与数字化交付场景中的复用。
二、任职要求
1. 基本要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业。
3年以上 Python / Java 后端开发经验，或 1年以上 AI 应用 / Agent 开发经验。
具备较强的工程实现能力，能够独立完成模块设计、开发与联调。
2. 技术能力要求
熟悉 Python，能够完成 AI 应用开发、接口封装、工具集成与数据处理。
熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI 等主流框架中的一种或多种。
熟悉 RAG 体系，理解文档切分、向量检索、重排、上下文构造等关键环节。
熟悉至少一种向量库或检索引擎，如 Elasticsearch、Milvus、FAISS等。
熟悉 REST API 开发，能够完成 AI 服务、工具服务和业务服务集成。
熟悉 JSON Schema、结构化输出、工具调用、函数调用等模型工程化能力。
熟悉 MySQL / PostgreSQL、Redis 等常用数据库与缓存。
3. 工程能力要求
能够把“模型能力”与“业务规则”分层设计，而不是把所有逻辑都堆给 LLM。
具备工作流编排、状态管理、异常处理、日志追踪、重试机制等设计意识。
能够设计可解释、可追溯、可校审的 AI 应用链路。
具备较强的代码质量意识，注重模块化、可维护性与扩展性。
4. 加分项
有 Agent 产品或复杂 AI 应用的实际落地经验。
有工程设计、制造业、工业软件、数字孪生、知识工程相关项目经验。
熟悉 FastAPI、Flask、Django、SpringBoot 等服务框架。
熟悉 Docker、Linux、Nginx、消息队列、任务调度等部署运维能力。
熟悉私有化大模型部署、推理服务接入、模型效果评估与优化。