崗位職責:1.設計和開發核心API: 負責設計、開發和維護平臺的核心HTTP API，確保其高性能、高可用性和可擴展性。2.構建Agent執行引擎: 開發任務規劃與執行模塊，能夠將用戶意圖解析為具體的工作流，并進行可靠的調度和執行。3.實現記憶與知識系統:–利用圖數據庫 (如 Neo4j, NebulaGraph) 構建和管理Agent的知識圖譜和長期記憶。–結合向量數據庫和緩存技術，設計并實現Agent的短期及長期記憶模塊。4.集成與管理AI能力: 將內部的意圖識別模型、大模型（LLM）能力以及第三方的OCR服務，封裝成標準化的平臺服務。5.開發Benchmark系統: 搭建一套自動化的評測（Benchmark）框架，用于評估和監控Agent在不同場景下的性能表現，并生成可視化報告。6.管理會話與狀態: 設計并實現高效的會話管理 (Session Management) 機制，確保多輪對話的上下文連續性。7.基礎設施與部署: 負責服務的容器化（Docker），并使用Kubernetes進行編排和部署，實踐CI/CD流程。任職要求: 1.計算機科學或相關專業本科及以上學歷，3年以上后端開發經驗。 2.精通至少一種主流后端編程語言，如 Python (*), Go 或 Node.js，并熟悉其主流框架 (如 FastAPI, Flask, Gin, Express)。 3.擁有豐富的API設計和開發經驗（RESTful 或 GraphQL）。 4.具備圖數據庫 (Graph Database) 的實際項目經驗，并理解其應用場景。 5.有集成和使用OCR服務的經驗，了解如何處理返回的結構化數據。 6.熟悉使用Redis或類似技術進行緩存和會話管理。 7.有分布式任務隊列（如 Celery, RabbitMQ）或工作流引擎的設計/使用經驗。 8.熟悉Docker和Kubernetes，了解云原生架構和DevOps理念。 9.具備出色的系統設計能力、解決問題的能力和團隊協作精神。 加分項: 1.有向量數據庫 (VectDatabase, 如 Milvus, Pinecone) 的使用經驗。 2.對大型語言模型（LLM）的應用，如Function Calling, RAG (Retrieval-Augmented Generation) 有了解或實踐經驗。 3.有開源項目貢獻或技術博客。