锦鲤求职岗位描述
岗位职责
1、Agent 架构：参与构建面向复杂业务任务的新一代 Agent 架构，持续评估并吸收业界前沿技术范式；完善对话管理、任务规划、工具调用、多智能体协同、上下文与长期记忆、评测和自优化能力，搭建可扩展、可观测、可持续进化的 Agent 能力底座。
2、数据能力：接入查数能力、代码执行能力，并打通 “查数到分析到结论” 的完整链路，落地数据查询 skill、代码执行 skill、分析执行链路。
3、领域 Skill：围绕零售经营场景沉淀归因、预测、异常定位、指标解释、报告生成等能力，输出可复用 data skills 和分析模板。
4、工程治理：建立评测集、上线检查、工具权限、沙箱隔离、上下文压缩和过程可追溯机制，打造可上线、可审计、可回归的 Agent 系统。
5、产品化：将单客户能力沉淀为可配置、可组合、可迁移、可复用的企业级平台能力，形成从标杆客户验证到跨客户、跨业态复制的产品闭环，输出行业解决方案、平台化能力、规模化交付标准。
岗位要求
必须项
- 工程能力：能写稳定可维护的代码，愿意把 Demo 打磨成能被别人复用的能力。
- 数据能力：熟悉 SQL、数据分析基本方法，能理解指标口径、业务归因和分析结论之间的关系。
- Agent 兴趣：认可 ReAct、tool calling、上下文管理、评测治理这些 Agent 工程问题的重要性。
- 系统视角：不会为了单个 case 牺牲整体效果，能从多维评测、真实用户体验和长期维护成本做判断。
- 业务理解：愿意靠近真实零售业务问题，而不是只在技术抽象里打转。
加分项
- 使用过 LangChain、LangGraph、OpenAI tool calling、MCP、函数调用或类似 Agent 框架。
- 做过 BI、数据平台、指标体系、经营分析、异常检测、归因分析或预测模型。
- 有 Python 数据分析、代码沙箱、任务编排、权限控制、评测集建设经验。
- 理解 SaaS、多租户、数据隔离、审计日志、客户私有化部署等企业交付问题。
特别提醒：这个岗位不适合只想修一个 case、堆一批 tool、或者只追求短期演示效果的同学。Data Agent 的难点在于整体系统效果、上下文管理、工具边界、评测闭环和产品化复用。