职责描述
岗位职责
1.智能Agent系统设计与实现
负责面向实际业务场景的Agent系统研发,包括任务理解与拆解、工具调用、工作流编排、上下文管理、记忆管理等核心能力建设。
2.Agent Skill与工具能力建设
负责专业Skl、MCP工具及相关能力组件的设计与开发,完成能力接入、调用逻辑、异常处理及运行效果优化,支撑复杂业务任务落地。
3.大模型应用能力研发
负责LLM选型评估、Prompt/SysPrompt、结构化输出、模型调用策略及RAG等能力的研发与优化,持续提升业务场景中的准确性、稳定性和使用效果。
4.模型效果评测与优化
结合实际业务样本建设测试集和评测方法,开展效果分析、问题定位及方案优化,推动大模型能力持续迭代。
5.算法服务工程化交付
负责算法Demo、服务封装、API设计及接口文档编写,配合产品、开发和测试完成联调、验收、上线及线上问题处理。
6.技术研究与能力建设
跟踪大模型及相关技术发展,根据业务需要开展模型微调、RAG、自动化评测、推理优化等专项研究,并推动成熟方案在实际产品中应用。
岗位要求
1.学历要求
硕士及以上学历,计算机、人工智能、数学、软件工程等相关专业。
2.工作经验
具备算法工程、大模型应用或相关研发经验,有真实业务项目的开发和落地经验,能够独立承担从方案设计、开发验证到上线迭代的工作。
3.工程能力
熟练使用Python,具备良好的代码和工程能力,熟悉PyTorch等主流深度学习框架。
4.大模型应用能力
熟悉主流大模型及其应用方式,对Agent、Prompt.RAG、工具调用、上下文管理等技术有较深入理解,并在其中至少一个方向具有实际项目经验。
5.效果分析能力
具备良好的问题分析和效果优化能力,能够基于业务样本、评测结果及线上反馈定位问题并提出改进方案。
6.协作能力
具备较强的业务理解和跨团队协作能力,能够与产品、后端、前端、测试等团队共同推进功能交付。
7.A!工具使用能力
熟练使用Cursor、Codex等Al开发工具,能够将相关工具应用于编码、调试、测试和研发提效。
加分项
1.有Agent、Skill、MCP或复杂工具调用系统的实际开发及上线经验。
2.熟悉RAG、Embedding、向量检索、Rerank及相关评测方法。
3.有大模型自动化评测、数据集建设及效果分析经验。
4.有SFT、LoRA、DPO等模型微调经验。
5.有GPU推理优化、Docker/K8s或模型服务部署经验。
6.有知识产权、专利、科技情报等专业领域项目经验。
7.有开源项目、技术文章或从0到1主导复杂算法项目的经历。