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崗位職責：
1. 負責大數(shù)據(jù)處理 AI Agent 的全棧開發(fā)，主導從需求拆解到系統(tǒng)落地的全流程，涵蓋 Agent 架構設計、大數(shù)據(jù)鏈路整合與大模型應用開發(fā)。
2. 搭建 AI Agent 核心框架，實現(xiàn)任務規(guī)劃、記憶管理、工具調(diào)用、多 Agent 協(xié)作等核心模塊，確保 Agent 能自主理解數(shù)據(jù)需求并執(zhí)行處理流程。
3. 融合大數(shù)據(jù)技術棧與大模型能力：基于 Hadoop、Spark、Flink 等框架構建高效數(shù)據(jù)底座，通過 LangChain/LlamaIndex 等 Agent 框架對接大模型 API，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理任務的智能調(diào)度與執(zhí)行。
4. 優(yōu)化 Agent 的數(shù)據(jù)處理能力：集成 RAG（檢索增強生成）技術提升數(shù)據(jù)分析準確性，通過 Prompt 工程引導模型生成高效數(shù)據(jù)處理腳本，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Weaviate）實現(xiàn)知識沉淀與復用。
5. 負責 Agent 系統(tǒng)的后端服務開發(fā)、前端可視化界面搭建及運維部署，保障系統(tǒng)高可用性、高并發(fā)處理能力及數(shù)據(jù)安全性。
6. 跟蹤大數(shù)據(jù)與 AI Agent 領域前沿技術，探索強化學習（如 PPO 算法）在 Agent 優(yōu)化中的應用，推動系統(tǒng)技術架構迭代與性能提升。
其他要求(包括軟技能)：
1、具備極強的需求轉(zhuǎn)化能力，能將業(yè)務痛點轉(zhuǎn)化為 AI Agent 技術方案，在 "完美架構" 與 "快速驗證" 間找到平衡，推動項目高效落地。
2、擁有出色的問題拆解與解決能力，能獨立排查大數(shù)據(jù)鏈路與 Agent 系統(tǒng)的復雜技術問題，具備性能優(yōu)化的系統(tǒng)性思維。
3、具備產(chǎn)品思維與用戶同理心，能從業(yè)務用戶角度優(yōu)化 Agent 交互體驗，主動提出技術改進建議。
4、強烈的自驅(qū)力與學習能力，能快速跟進前沿技術動態(tài)，閱讀英文技術文檔，將新技術轉(zhuǎn)化為項目實踐價值。
5、優(yōu)秀的團隊協(xié)作與溝通能力，能與產(chǎn)品、算法、運維等跨角色高效協(xié)作，清晰闡述技術權衡與方案思路。
6. 有良好的溝通能力和學習驅(qū)動力，有很強的責任心和合作精神；
7. 接受3個月左右的出差；
專業(yè)素質(zhì)要求：
1. 大數(shù)據(jù)核心技術：熟練掌握 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)（HDFS、MapReduce、Hive、HBase）及實時計算框架（Spark、Flink），深入理解大數(shù)據(jù)作業(yè)執(zhí)行原理與性能調(diào)優(yōu)方法，能構建穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)處理鏈路。
2. AI Agent 與大模型技術
?精通 Python 開發(fā)，深入掌握至少一種主流 Agent 框架（LangChain、LlamaIndex），能進行框架魔改與定制化開發(fā)；
?熟悉主流大模型（GPT 系列、LLaMA、文心一言等）的 API 調(diào)用與能力邊界，具備扎實的 Prompt 工程經(jīng)驗與模型微調(diào)（LoRA/P-tuning）實踐能力；
?理解 Agent 核心架構（ReAct、Plan-and-Execute 范式），掌握多 Agent 協(xié)作（如 AutoGen、CrewAI）及任務調(diào)度技術。
3. 全棧開發(fā)能力
?后端：熟悉 FastAPI/Flask/Java，精通 RESTful API、gRPC 設計與實現(xiàn)，掌握 MySQL 查詢優(yōu)化、Redis 高級特性及 Kafka/Pulsar 消息隊列的 Exactly-Once 語義實現(xiàn)；
?前端：熟練使用 Vue.js/React.js 框架，結(jié)合 ECharts 等工具開發(fā)數(shù)據(jù)可視化界面，熟悉 Webpack、npm 等構建與包管理工具；
?運維：熟悉 Docker、Kubernetes 等云原生技術棧，掌握 CI/CD 流程與分布式系統(tǒng)問題排查方法。
4. 輔助技術工具
?掌握向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Weaviate）、圖數(shù)據(jù)庫的應用與優(yōu)化，具備 RAG 全流程（檢索器 / 重排序 / 響應合成）開發(fā)與優(yōu)化經(jīng)驗；
?了解代碼解析、語義分析等編譯器技術，能實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理腳本的智能生成與優(yōu)化者優(yōu)先。