智能体开发工程师

岗位职责：
1.负责AI Agent 产品的核心能力建设，包括但不限于个人助手、AI搜索、内容创作、教育陪练、导购客服、生活服务、任务执行等应用场景。
2. 设计并实现多步、状态化的 Agent 工作流，包括任务拆解、工具调用、上下文管理、长期记忆、状态恢复、失败重试和结果校验。
3.构建 RAG / Graph-RAG / Context Graph 等检索增强能力，完成数据接入、清洗、切分、Embedding、向量检索、重排、引用溯源和幻觉控制。
4. 设计 Tool Calling / Function Calling 架构，接入搜索、数据库、第三方 API、内部业务系统、消息通知等工具，让 Agent 具备真实行动能力。
5. 建立 Agent 的安全与可靠性机制，包括 Guardrails、内容安全、权限边界、异常兜底、人工确认、工具调用审计和可解释追踪。
6. 建设 Agent 评测和观测体系，围绕任务完成率、准确率、用户满意度、响应延迟、调用成本、安全性和稳定性持续优化。
7. 参与模型选型与策略优化，在闭源大模型、开源模型、本地模型之间，根据质量、成本、延迟、隐私和业务效果做工程取舍。
8. 持续跟进 LangGraph、OpenAI Agents SDK、Vercel AI SDK、MCP、多模态交互、端侧模型等 Agent 相关技术，并判断其产品化价值。
岗位要求：
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先。
2. 具备 \3 年及以上软件开发经验，至少1年大模型应用、RAG或Agent系统开发经验。
3. 熟练掌握Python/TypeScrip/Java/Go中至少一种语言，具备扎实的后端工程能力，能独立完成 API、任务调度、数据库、缓存、日志、监控和服务部署。
4. 熟悉 LLM 应用开发关键技术，包括 Prompt Engineering、结构化输出、Function Calling / Tool Calling、RAG、向量数据库、Embedding、上下文管理等。
5. 熟悉至少一种 Agent 或 LLM 应用框架，如 LangGraph、LangChain、LlamaIndex、Dify、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Vercel AI SDK 等。
6. 理解 Agent 系统的非确定性问题，能围绕准确性、幻觉、成本、延迟、安全、稳定性设计评测和工程兜底方案。
7. 具备良好的产品意识，能站在用户体验角度思考 AI 交互、任务闭环、失败提示、信任感和长期留存，而不是只做 Demo 效果。
8. 有较强的学习能力和技术判断力，能快速阅读英文文档、开源项目和前沿技术文章，并转化为可运行的产品方案。
加分项：
1. 有真实线上Agent 系统经验，面向真实用户交付过agent产品，处理过工具调用失败、上下文污染、长任务中断、幻觉、低延迟响应、成本失控等问题。
2. 熟悉 LangSmith、Langfuse、OpenTelemetry、Braintrust、Promptfoo 等 LLM 评测、Tracing 或 Observability 工具。
3. 熟悉 MCP、浏览器自动化、多模态交互、语音 Agent、端侧模型或本地模型部署。
4. 有开源 Agent、RAG、LLM 应用框架贡献，或有可展示的个人项目、技术文章、产品 Demo。
岗位待遇：
1. 薪酬体系：基础薪资 + 五险一金 + 绩效奖金 + 期权激励，具体根据能力和经验面议。
2. 发展空间：参与消费级 AI Agent 产品从 0 到 1 的建设，直接接触真实用户反馈，推动大模型能力从技术原型变成可规模化使用的产品。
3. 工作方式：结果导向，鼓励快速验证和主动创新，提供相对灵活的工作时间与协作方式。
4. 团队氛围：小团队、高自主权、技术决策链路短，欢迎既懂工程、又关心用户体验的 AI 原生建设者加入。