AI应用开发工程师

【岗位职责】
1. AI Agent场景发现与分析
● 深入公司内外部业务场景（如客服、运营、数据处理、流程审批等），识别可被Agent自动化的重复性、规则性或需轻度推理的任务。
● 协助产品经理完成场景价值评估，撰写简单的Agent需求文档与用户故事。
2. Agent能设计与原型开发
● 根据场景需求，设计Agent的交互流程、触发条件、所需工具（Tool）及输出形式。
● 使用LangChain / Semantic Kernel / 自研框架快速搭建Agent原型，验证可行性。
3. 自动化Agent与算法Agent开发
● 开发自动化Agent：如定时报表推送、工单自动分派、网页内容监控、邮件自动回复等。
● 开发算法类Agent：如基于规则+轻量模型的分类Agent、相似度检索Agent、简单预测Agent等。
● 负责Agent的API封装、日志接入、错误处理，保证基础稳定性。
4. 效果评估与迭代
● 参与设计Agent的效果评估指标（如任务完成率、准确率、耗时节省），进行小范围灰度测试。
● 根据反馈持续优化Prompt、工具调用逻辑或模型参数。

【任职条件】
1. 基础能力
● 计算机、数学、自动化等相关专业研究生及以上。
● 熟悉Python，能熟练使用requests、json、asyncio等常用库，代码风格清晰。
● 了解REST API的调用与开发，能独立完成简单的外部系统对接。
2. 对AI与Agent有入门实践
● 知道什么是大语言模型（LLM），至少调用过一种模型API（OpenAI、Claude、智谱、文心、通义千问等），并完成过文本生成、信息抽取等小任务。
● 了解Prompt Engineering的基本技巧（如零样本、少样本、思维链CoT）。
● 了解Agent的基本范式：即“LLM + 规划 + 工具调用 + 记忆”，有LangChain或AutoGPT经验者优先。
3. 对自动化与算法有基本敏感度
● 知道“自动化”的常见形式：脚本触发、规则引擎、webhook、定时任务。
● 了解传统机器学习基本概念（分类、相似度、聚类）者优先，但不是硬性要求。
● 能用Python处理常见数据格式（JSON、CSV、文本），具备基础的数据清洗能力。
4. 软素质
● 好奇心驱动：喜欢研究新工具、新模型，乐于拿AI解决实际问题。
● 结果导向：能快速做出可运行的demo来验证想法，不追求完美而拖延。
● 沟通清晰，能和产品、后端同学顺畅协作。
加分项
● 有开源Agent项目（哪怕只是fork并改进）或技术博客/视频分享。
● 了解LangChain、Dify、FastGPT等任一Agent编排框架。
● 了解向量数据库（Chroma、Milvus等）或RAG流程。
● 有低代码/自动化工具（如n8n、Zapier、影刀）使用经验。