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崗位職責(zé)： 1、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與搭建：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并搭建高效、穩(wěn)定且可擴(kuò)展的 AI Agent 系統(tǒng)架構(gòu)及其應(yīng)用產(chǎn)品，涵蓋從框架構(gòu)建到商用化系統(tǒng)模塊間交互邏輯設(shè)計(jì)的全流程工作；負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同架構(gòu)，支撐多智能體協(xié)同解決復(fù)雜場(chǎng)景任務(wù)； 2、技術(shù)研發(fā)與優(yōu)化：主導(dǎo) AI Agent 核心技術(shù)的研發(fā)工作，包括但不限于規(guī)劃算法、執(zhí)行引擎、記憶管理以及工具調(diào)用機(jī)制等。深入研究主流推理范式，如 ReAct、CoT、ToT等； 3、模型與數(shù)據(jù)管理：構(gòu)建和優(yōu)化大模型在商業(yè)化 AI Agent 中的應(yīng)用，通過(guò) Prompt Engineering、RAG，微調(diào)等技術(shù)手段，提升模型的響應(yīng)準(zhǔn)確性和效率。構(gòu)建和優(yōu)化向量數(shù)據(jù)庫(kù)，確保數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)、檢索和更新，為 AI Agent 的記憶和決策提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持； 4、技術(shù)研究與創(chuàng)新：持續(xù)關(guān)注AI Agent 及相關(guān)領(lǐng)域的前沿技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，積極研究并應(yīng)用新技術(shù)、新算法，并結(jié)合公司業(yè)務(wù)實(shí)際情況，探索將其使用于系統(tǒng)的可行性研究和商業(yè)化應(yīng)用。 任職要求： 1、學(xué)歷背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先。 2、優(yōu)先條件：有開(kāi)源 AI Agent 框架貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)、LLM 量化部署經(jīng)驗(yàn)、分布式訓(xùn)練系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)或大規(guī)模 Agent 服務(wù)架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。 3、編程語(yǔ)言：精通 Python，熟練掌握 Java/Go/C++/C#，能夠運(yùn)用多種編程語(yǔ)言進(jìn)行高效的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和性能優(yōu)化。 4、Agent 框架開(kāi)發(fā)能力：自主設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)過(guò) Agent 系統(tǒng)架構(gòu)，深入理解 Agent 核心機(jī)制（規(guī)劃、執(zhí)行、記憶、工具等）。掌握主流推理范式（ReAct/CoT/ToT，具備豐富的 Agent 評(píng)估與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，有多 Agent 協(xié)作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 5、LLM 技術(shù)棧：深入理解 LLM 技術(shù)棧，包括 Prompt Engineering、RAG、微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識(shí)蒸餾、LLM 推理優(yōu)化、模型輕量化等方面。能夠熟練運(yùn)用相關(guān)技術(shù)對(duì)大模型應(yīng)用進(jìn)行構(gòu)建和定制，以滿(mǎn)足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的商業(yè)化需求。 6、主流框架：對(duì)LangChain/Dify/Ragflow/AutoGen有源碼級(jí)理解，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，掌握 Docker/Kubernetes 容器化技術(shù)以及 gRPC/REST/消息隊(duì)列等分布式通信技術(shù)，能夠運(yùn)用這些框架和技術(shù)構(gòu)建高效、穩(wěn)定的AI Agent系統(tǒng)。