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崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)原創(chuàng)性Agent底層架構(gòu)設(shè)計與從零開發(fā)能力，主導(dǎo)Agent核心能力（任務(wù)規(guī)劃、記憶系統(tǒng)、工具調(diào)用、多智能體協(xié)作、反饋迭代機制）的技術(shù)選型與實現(xiàn)，能獨立設(shè)計并實現(xiàn)任務(wù)規(guī)劃模塊
2、熟練掌握Python主流AI框架與工具（PyTorch/TensorFlow、Transformers、LangChain/LlamaIndex（底層原理而非僅封裝使用）、FastAPI等）
3、參與Agent技術(shù)方案的落地驗證，結(jié)合業(yè)務(wù)場景（如能源行業(yè)智能化、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)決策等）進行定制化優(yōu)化與性能調(diào)優(yōu)
4、深入研究LLM與Agent的融合技術(shù)，優(yōu)化Prompt Engineering、上下文管理、推理鏈（Chain-of-Thought）等關(guān)鍵模塊，提升Agent的自主決策與復(fù)雜任務(wù)處理能力；主導(dǎo)Agent相關(guān)原創(chuàng)算法研發(fā)，解決實際應(yīng)用中的核心技術(shù)瓶頸。
5、 跟蹤LLM與Agent領(lǐng)域前沿技術(shù)動態(tài)，推動團隊技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)沉淀，輸出相關(guān)技術(shù)文檔與專利
"6、 深入掌握LLM核心原理（Transformer架構(gòu)、注意力機制、預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)范式（SFT、RLHF、LoRA）、詞嵌入技術(shù)） 具備LLM模型微調(diào)、推理優(yōu)化、上下文窗口擴展等實戰(zhàn)經(jīng)驗，能解決LLM在Agent場景中的幻覺、推理能力不足、上下文丟失等問題；
任職要求：
1、本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)；
2、 5年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗，其中3年以上LLM+Agent領(lǐng)域底層研發(fā)經(jīng)驗，有獨立從0到1構(gòu)建Agent系統(tǒng)的完整項目經(jīng)歷；
3、具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率論、離散數(shù)學(xué)）與計算機基礎(chǔ)知識（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、操作系統(tǒng)、分布式架構(gòu)）
4、具備優(yōu)秀的創(chuàng)新思維與技術(shù)敏感度，關(guān)注AI領(lǐng)域前沿動態(tài)，樂于探索未知技術(shù)方向
5、具備強烈的原創(chuàng)意識，能基于業(yè)務(wù)需求或技術(shù)痛點提出創(chuàng)新性Agent解決方案
6、具備良好的技術(shù)文檔撰寫能力，能輸出清晰的架構(gòu)設(shè)計文檔、算法說明文檔與代碼注釋
加分項：有能源行業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等垂直領(lǐng)域Agent研發(fā)或落地經(jīng)驗（加分項）