算法工程师

岗位职责：

1.负责大模型应用及 AI Agent 系统的开发和设计，包括 Agent Runtime、Tool / Memory / Context 抽象层、多 Agent 协作模式等核心能力建设。

2.基于 LangChain、Coze、Dify、OpenClaw 或类似框架，搭建并优化 RAG、ReAct、Function Calling、多步编排、多 Agent 协作等智能体工作流，解决复杂业务任务场景。

3.负责 Agent 内核核心模块设计与实现，包括推理引擎、工具编排、权限控制、上下文管理、长期/短期记忆、技能编排框架、多 Agent 管理、端云混合路由及多渠道接入网关。

4.负责 RAG 知识库系统的建设与优化，包括多源异构数据采集、清洗、预处理、切片、向量化、召回、重排和生成全链路优化，提升检索准确率与回答质量。

5.负责大模型微调与效果调优，包括 SFT、LoRA / QLoRA、RLHF 等方向的数据准备、训练支持、效果评估，提升模型在业务场景的表现。

6.结合 Few-shot、CoT、ReAct、Tool Use、意图路由、多步推理等策略，持续提升模型在复杂任务中的推理能力、工具调用准确率和任务完成率。

7.跟踪大模型 Agent 技术及 AI 应用领域的最新发展趋势，沉淀最佳实践。

任职条件：

1.本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业优先；硕士及以上学历优先。

2.具备 3 年及以上 AI 应用开发或大模型落地经验，其中有 Agent、RAG、Prompt 工程、大模型微调相关实战经验；具备复杂系统全生命周期研发经验者优先。

3.精通 Python，熟悉 Java / Go 等至少一门主流编程语言，具备扎实的工程开发能力和良好的系统架构设计能力。有 AI Coding 全栈开发经验者优先。

4.深入理解大语言模型原理及应用，熟悉 GPT、Claude、Qwen 等主流模型的调用方式、交互特性、能力边界与优化手段。

5.熟悉至少一种主流 Agent / AI 应用开发框架或平台，如 Coze、Dify、LangChain 等，并具备实际项目落地经验。

6.熟悉向量数据库及相关技术，如 Milvus、Pinecone、Elasticsearch、Chroma 等；具备非结构化、半结构化数据处理经验。

7.熟练掌握垂直模型微调与评测能力，深入实践过 SFT、LoRA、QLoRA、RLHF、MLOps 等相关流程。

8.熟悉常见数据库及数据架构，有 Text-to-SQL、智能问答场景经验者优先。

9.熟悉 Linux 开发环境，了解分布式训练、模型部署、服务化架构、GPU 资源使用与性能优化。