大模型应用开发工程师（Agent方向）

岗位职责】
Agent框架搭建：负责基于主流大模型（如DeepSeek、GPT、LLaMA、ChatGLM等）的智能体架构设计与开发，实现复杂任务规划、推理、工具调用（Function Calling/Tools）及多智能体协作。
应用落地开发：负责大模型应用的后端服务开发，将AI能力集成到具体业务场景（如RAG问答、自动化流程、代码生成等）中。
系统部署与维护：负责模型及服务的容器化部署、环境配置及性能调优，确保系统在高并发场景下的稳定运行（Linux环境）。
技术攻坚：解决大模型在实际应用中遇到的幻觉控制、长文本处理、推理效率优化等难题。
流程优化：持续跟踪LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI等业内前沿框架，优化现有Agent工作流。
【任职要求】
1. 硬性门槛
学历背景：计算机科学、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历。
大模型实战：熟悉大模型基本原理，有实际的Agent开发经验（如构建过CoT、ReAct、Plan-and-Execute等模式的智能体），熟悉Prompt Engineering。
编程语言：至少精通Python、Java、Go中的一种（Python优先，因为AI生态最完善），具备良好的编码习惯和算法基础。
Linux系统：必须熟练掌握Linux操作系统，能熟练编写Shell脚本，熟悉常用的Linux命令及系统问题排查，有生产环境部署经验。
容器化技术：熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术与工具，能够独立完成应用的容器化部署。
2. 加分项/高级要求
有LangChain / LangGraph / AutoGen / MetaGPT等主流Agent框架的实际项目经验者优先。
熟悉大模型微调（Fine-tuning）或预训练流程者优先。
熟悉向量数据库（如Milvus、Chroma、Qdrant）及RAG（检索增强生成）技术者优先。
对Linux内核参数调优、CUDA环境配置、高性能推理引擎（如vLLM、TensorRT）有经验者优先。
拥有开源项目贡献或AI相关技术博客者加分。