LLM应用基础设施工程师

岗位职责
1. 接入和适配主流大模型，包括云端 API 模型和本地私有化模型。
2. 建设本地模型部署与推理服务能力，支持 GPU 算力配置、显存管理和性能优化。
3. 设计和开发 Agent Runtime，支持任务规划、工具调用、动作执行和状态管理。
4. 建设 Tool Calling、MCP、Function Calling 等工具接入与调用体系。
5. 支持 Agent 调用文件系统、浏览器、Office 文档、企业系统接口和自定义插件。
6. 建设 Agent 安全执行环境，支持代码执行、脚本运行、文件操作和命令调用。
7. 设计沙箱隔离、权限控制、人工确认、敏感动作拦截和操作审计机制。
8. 设计短期记忆、长期记忆、任务记忆和用户偏好管理机制。
9. 建设上下文压缩、历史摘要、关键信息提取和多轮任务状态保持能力。
10. 建设 Skills / 插件机制，支持办公写作、Excel、PPT、Word、PDF、数据分析等场景。
11. 将单点 AI 能力抽象和沉淀为可复用的平台模块和基础组件。
12. 建设模型网关、工具注册中心、执行链路追踪、评估体系和可观测能力。
13. 协同产品、前端、后端团队，将 Agent 能力集成到 AI 办公客户端中。
14. 跟踪大模型、Agent、MCP、RAG、Workflow、本地推理等方向的新技术，并判断其产品化价值。

能力要求
1. 熟悉 Python、TypeScript、JavaScript、Go、Java 中至少一种编程语言。
2. 具备较强工程开发能力，能写稳定、可维护、可扩展的生产级代码。
3. 理解 Prompt、Function Calling、Tools、Agent、RAG、Embedding、向量数据库等基础概念。
4. 有大模型应用开发经验，能够把模型能力转化为真实产品功能。
5. 了解 GPU、显存、模型量化、推理框架、并发、上下文长度和吞吐性能等问题。
6. 熟悉 OpenAI、Anthropic Claude、DeepSeek、Qwen、Kimi等主流模型、接口或生态。
7. 熟悉 vLLM、Ollama、llama.cpp、Transformers、SGLang、TensorRT-LLM 等工具者优先。
8. 熟悉 MCP、Claude Desktop、LangChain、LlamaIndex、Dify、OpenHands、OpenClaw、Hermes Agent 等产品或技术者优先。
9. 熟悉 API 设计、异步任务、消息队列、日志系统、权限控制和后端服务开发。
10. 具备沙箱执行、Docker、权限隔离、代码运行环境或安全审计经验者优先。
11. 熟悉 Word、Excel、PPT、PDF、Markdown、HTML 等办公文档处理场景者优先。
12. 有 Electron 客户端、桌面应用、浏览器自动化或办公自动化开发经验者优先。
13. 具备较强的问题拆解能力，能把模糊需求拆解为清晰的技术模块。
14. 具备 AI Native 工作习惯，能够长期、高频使用 AI 工具提升开发和问题解决效率。
15. 对 Agent、智能办公、企业 AI 应用和 AI 原生软件形态有强兴趣。