工作内容:
1.负责企业级AI Agent系统的设计、开发、测试与迭代优化,保障系统的稳定性、可用性与安全性。
2.搭建企业级AIGC工具平台,覆盖图像、视频、语音、文本等多模态生成场景,支撑业务端生成式AI需求落地。
3.设计多Agent协作架构,重点攻克任务分解、智能工具调用、长期/短期记忆系统搭建等核心难点,实现Agent高效协同工作。
4.基于React、Node.js、Python技术栈,构建前后端一体化的AI Agent系统,打通前端交互与后端AI服务链路。
5.集成大语言模型(LLM)、多模态模型、RAG检索增强生成、向量数据库等核心组件,优化模型调用效率与交互体验。
6.参与AI原生工作流设计,包括Prompt Engineering(提示词工程)、Tool Calling(工具调用)、Workflow Orchestration(工作流编排),提升Agent自动化能力。
7.负责系统性能优化、可扩展性提升,设计合理的部署架构,适配Docker、云原生、GPU推理环境等部署场景。
任职要求
(一)前端技术要求
1.熟练使用React、Next.js框架进行前端开发,具备扎实的前端基础(HTML/CSS/JavaScript)。
2.熟悉现代前端工程化工具,包括Vite、Webpack、TypeScript,能独立完成前端项目的构建与优化。
3.有WebSocket、实时流媒体交互开发经验者优先,能实现前端与后端的实时数据通信。
(二)后端技术要求
1.精通Node.js后端开发,熟悉Express、Fastify等框架,具备扎实的后端开发功底。
2.熟练使用Python语言,有FastAPI、Flask框架开发经验,能独立搭建AI推理服务。
3.具备丰富的RESTful API设计与开发经验,能设计规范、高效的接口体系。
4.熟悉数据库应用,包括Postgres(关系型数据库)、Redis(缓存数据库)及各类向量数据库的使用与优化。
(三)AI相关要求
1.熟悉大语言模型(LLM)API调用流程与Agent核心架构,能独立完成Agent基础功能开发。
2.深刻理解RAG检索增强生成、Embedding(嵌入)、Prompt Engineering等核心技术,能将其落地到实际项目中。
3.有AIGC平台开发或多模态(文本/图像/语音/视频)项目经验者优先。
4.熟悉LangChain、AutoGen、CrewAI等Agent开发框架,有相关项目实践经验者优先。
(四)、加分项
1.有AI Vibe Coding习惯,深度使用Cursor、Copilot等AI辅助开发工具,能提升开发效率。
2.具备模型部署相关经验,熟悉Docker、GPU推理环境、Ray、Kubernetes等部署工具与架构。
3.有开源项目参与或贡献经验,具备良好的代码规范与协作能力。
4.有创业项目相关经验,具备较强的问题解决能力、抗压能力与创新意识。