岗位描述
岗位职责
1. Agent核心功能开发:主导企业级AI Agent核心场景的架构设计与落地交付,构建“理解→规划→执行→反馈”的Agent工作流,覆盖智能问答、元器件选型、规则检查、脚本生成等场景,推动EDA设计效率提升;
2. RAG与工具链集成:构建RAG全链路能力,对接Datasheet、设计规范、器件库等知识源,通过Function Calling与MCP协议集成EDA工具、PLM、ERP等企业系统,实现流程自动化;
3. 安全策略与稳定性保障:设计并落地Agent安全策略,包括权限控制、数据隔离、Prompt注入防护等,同时建立容错、降级、限流、熔断等稳定性机制,保障Agent服务的安全与高可用运行;
4. 遥测与可观测性建设:实现Agent调用链追踪、Metrics、Logging、Token/成本监控与异常告警,使用OpenTelemetry、LangFuse等工具搭建全链路可观测体系,支持效果评测与持续优化;
5. 协同与平台沉淀:对齐产品与多团队完成需求评审与上线交付,沉淀Prompt模板、工具集与评测体系,推动AI能力从单场景到多场景的规模化复用。
岗位要求
1. 教育背景与专业知识:本科及以上学历,计算机科学、软件工程或电子工程等相关专业;
2. 专业技能与资格:能使用Python与TypeScript独立完成Agent服务与平台开发,熟悉FastAPI、NestJS等框架;能基于LangChain、LangGraph等框架设计Agent架构;能使用Docker、Kubernetes、CI/CD完成Agent服务化部署;能使用Milvus、Qdrant等向量数据库实现知识检索;具备Agent安全策略设计能力,能实现权限控制、数据隔离与注入防护;具备稳定性(限流、熔断、状态管理)设计能力;能使用OpenTelemetry等工具完成遥测与可观测性落地;
3. 行业与专业经验:3年以上软件开发经验,其中至少1年AI Agent/LLM应用开发经验,有企业内部助手、Copilot、Agent平台或RAG项目交付经验;
4. 项目/任务成果:主导过至少1个Agent场景从需求梳理到上线交付的端到端全流程,具备清晰的推进与闭环记录;
5. 其他要求:具有系统化架构设计能力,能输出规范的技术文档并承担场景交付Owner职责;能与产品、EDA工具、运维、安全等多团队协同推进;能持续跟进AI前沿技术并独立完成技术可行性与落地价值评估。