面試方式：現(xiàn)場(chǎng)面試
學(xué)歷要求：本科及以上
崗位職責(zé)：
一、智能體（AI Agent）應(yīng)用開(kāi)發(fā)
2、負(fù)責(zé)構(gòu)建企業(yè)級(jí)智能體應(yīng)用，包括智能問(wèn)數(shù)、業(yè)務(wù)分析助手、知識(shí)問(wèn)答、流程自動(dòng)化等場(chǎng)景。
3、基于 Dify / LangChain / LlamaIndex / 自研 Agent Framework 實(shí)現(xiàn)智能體的任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、對(duì)話管理與結(jié)果生成。
4、參與智能體的 A2A（Agent-to-Agent）編排、多代理協(xié)同任務(wù)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
二、智能問(wèn)數(shù)能力構(gòu)建
1、將自然語(yǔ)言自動(dòng)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)查詢（SQL/PPL/DSL），對(duì)接企業(yè)數(shù)據(jù) API、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或 BI 系統(tǒng)。
2、構(gòu)建智能問(wèn)數(shù)的邏輯解析、字段映射、指標(biāo)定義、異常兜底、結(jié)果解釋等能力。
3、與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作優(yōu)化數(shù)據(jù)口徑、指標(biāo)體系與知識(shí)圖譜。
三、企業(yè)數(shù)據(jù) + RAG 應(yīng)用開(kāi)發(fā)
1、將企業(yè)知識(shí)、流程文檔、制度、歷史數(shù)據(jù)等構(gòu)建成知識(shí)庫(kù)。
2、使用向量檢索（Milvus/Weaviate/PGVector）+ 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢打造混合型 RAG。
3、優(yōu)化召回、增強(qiáng)數(shù)據(jù)上下文、降低幻覺(jué)，提高回答準(zhǔn)確度。
四、智能體工作流 / 自動(dòng)化集成
1、基于 Dify 工作流、LangGraph、n8n / Kestra 構(gòu)建多步驟的智能任務(wù)流。
2、實(shí)現(xiàn)“提問(wèn) → 檢索 → 分析計(jì)算 → 模型生成 → 可視化輸出”等自動(dòng)化鏈路。
五、系統(tǒng)集成與開(kāi)發(fā)
1、實(shí)現(xiàn)智能體調(diào)用的工具 API、數(shù)據(jù) API、小型前端界面（可視化結(jié)果、BI 插件、小組件等）。
2、與公司智能體門(mén)戶、權(quán)限體系、算力調(diào)度等系統(tǒng)對(duì)接。
任職要求
一、必須具備的核心能力
1、熟練 Python（FastAPI/Flask 任一即可）。
2、熟悉 AI 智能體框架：Dify / LangChain / LlamaIndex / AutoGen 任意一種。
3、有 RAG 應(yīng)用、問(wèn)答系統(tǒng)、SQL 自動(dòng)生成或數(shù)據(jù)分析助手開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
4、熟練使用 AI 編程工具（Cursor、Copilot、GPT 等），能顯著提高開(kāi)發(fā)效率。
二、理解企業(yè)數(shù)據(jù)體系者優(yōu)先
1、熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL/PostgreSQL）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、指標(biāo)體系、字段字典、元數(shù)據(jù)。
2、能理解業(yè)務(wù)口徑并轉(zhuǎn)換為智能體的“數(shù)據(jù)語(yǔ)義”。
3、良好的工程能力
4、能獨(dú)立完成一個(gè)智能體從設(shè)計(jì)到上線的全過(guò)程。
5、會(huì)基礎(chǔ)前端（Vue/React 任意）者加分，用于開(kāi)發(fā)智能體使用界面或結(jié)果展示頁(yè)。
三、加分項(xiàng)
1、有智能問(wèn)數(shù)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)（如 Chat BI、Wenxin Q&A、Coze BI、OpenAI Data Analysis）。
2、有 Agent 多工具調(diào)用、多智能體協(xié)作經(jīng)驗(yàn)。
3、熟悉向量數(shù)據(jù)庫(kù)、模型推理優(yōu)化、本地部署等能力。