【崗位職責】
1. 負責面向SDLC(軟件開發生命周期)方向的Agent 系統的設計、開發和優化、開發和完善基于大語言模型 (LLM) 的智能體系統，提升 Agent 的自主決策和任務執行能力；
2. 負責研發智能助手Agent指令意圖理解相關工作，整體提升大模型的多輪對話指令理解能力和性能；
3. 設計并實現 Agent 的工具使用接口，實現與各類外部系統和 API 的集成編排；
4. 負責研發智能助手Agent在檢索、推薦、工具調用方面的系統設計實現和優化，探索Agent、RAG、領域模型調優等相關技術在業務場景落地；
5. 具備模型知識、幻覺機制探究，提升模型知識水平、降低模型幻覺率；
6. 建立和完善 Agent 工程化開發實踐范式，包括需求理解、評測體系建設、數據收集與反饋閉環機制，推動智能助手的迭代優化與持續提升，實現可觀測、可調優、可演進的 Agent 產品能力；
7. 深入調研AI領域相關的前沿技術，跟蹤業內大模型領域的*新進展，并尋求將*新技術應用到產品的可能性。

【崗位要求】
1. 學歷與經驗
計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業本科及以上學歷；具備分布式系統或 AI 架構經驗，并且有Agent 實踐經驗。
2. 深厚的 LLM / Agent 技術棧
數量使用 Python，熟悉 LangChain、AutoGen、LangGraph、Prompt 工程、MCP、RAG、微調 (SFT / LoRA)；具備多模型集成與評測經驗。
3. 云原生與 MLOps 能力
熟練使用 Kubernetes、Docker；了解 Kubeflow、MLflow、向量數據庫 (FAISS/Weaviate) 與 GPU 調度，在大規模推理或訓練環境有實踐記錄。
4. 系統設計與性能調優
能獨立完成高并發、高可用架構方案設計；具備數據流、緩存、索引與網絡調優能力，并能利用監控數據進行容量規劃與 SLA/SLO 管理。
5. 協助與溝通能力
具備跨部門協調、技術布道與文檔寫作能力，可將復雜技術方案轉化為業務價值并對接用戶需求。

【加分項】
1. 開源貢獻者優先，Github項目優秀項目者；
2. 對ML、DL原理、架構有一定的理解；
3. 有MLOps、AgentOps豐富經驗；
4. 有toB、toG行業經驗；