AI Agent开发工程师

岗位职责
1，负责 AI Agent 系统的设计与开发，构建面向业务场景的 Agent，包括数据分析 Agent（Text2SQL）、销售运营 Agent、客服 / CRM Agent、营销内容生成 Agent 等；
2，设计并实现 RAG（检索增强生成）系统，覆盖知识库构建、文档切分、Embedding 优化、向量检索与 Rerank，负责多轮对话记忆管理优化；
3，构建 Agent Workflow 与 Multi-Agent 系统，设计任务拆解、工具调用、并行执行、结果聚合等复杂 AI 工作流，选型并落地 LangGraph / AutoGen 等框架；
4，设计 AI 工具调用体系，对接 SQL 查询、BI 数据接口、CRM 系统、商品系统、营销系统及外部 API，制定工具注册规范、权限控制与调用链追踪机制；
5，建立 AI 系统评估体系，包括 Prompt 评估、RAG 召回率、Hallucination 控制、Agent 任务成功率等核心指标，形成 AI 效果的可度量闭环；
6，参与 AI 平台基础设施设计，涵盖 AI Gateway、LLM Routing、Token 成本控制与 AI Observability；
7，负责 AI 能力在 SaaS 产品中的规模化落地，覆盖电商、CRM、直播、私域运营、BI 分析等核心业务场景。
任职要求
1，本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；
2，3 年以上后端开发经验，具备扎实的工程能力，熟练掌握 Go / Python / Node.js 至少一种；
3，2年以上AI 应用开发实战经验，能独立完成 LLM API 对接、Prompt 设计、RAG 系统搭建全流程；
4，熟悉至少一种 AI Agent 开发框架（LangChain / LangGraph / AutoGen 等），有 Agent 工具链集成经验；
5，熟悉主流大模型平台（OpenAI / Claude / 通义 / DeepSeek），理解各模型的能力边界与成本结构，能做合理的技术选型；
6，具备数据库基础（MySQL / Elasticsearch / Redis），能理解业务数据模型，支持 Text2SQL 等数据类 AI 场景；
7，逻辑思维清晰，能将模糊业务需求快速拆解为可落地方案，具备跨团队协作与项目推进能力；
8，有强烈的技术热情与自驱力，持续关注 AI Agent 前沿进展，能主动评估新技术并推动落地。
加分项
有 AI Agent 系统生产落地经验（非 Demo），能描述具体架构与踩坑经历；
有 AI BI / Text2SQL 项目经验，或 AI CRM / AI 销售助手开发经验；
有 LLM Gateway / AI 网关架构经验，了解模型路由、降级与成本优化策略；
有电商、医美、直播等行业 SaaS 产品开发背景，理解商家经营场景；
有 GitHub 开源项目或技术博客可展示。