锦鲤求职

博世(中国)投资有限公司

AI Harness工程师_XC

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岗位描述

Job Description:

一、AI Agent 企业场景挖掘与落地

1. 深入业务部门或客户现场,理解企业在运营、研发、运维,测试等场景中的业务流程、数据基础和实际痛点。

2. 识别适合 AI Agent 落地的高价值业务场景,评估业务收益、技术可行性、数据可用性、实施复杂度和优先级。

3. 设计面向企业真实流程的 AI Agent 解决方案,包括但不限于:

- 企业知识助手

- 智能客服 Agent

- 数据分析 Agent

- 研发提效 Agent

- 办公自动化 Agent

- 审批流 / 工单流 Agent

- 多 Agent 协同业务助手

4. 负责 AI Agent 从 PoC、MVP 到生产上线的全过程推进,确保方案能够在真实业务环境中稳定运行。

5. 与业务、产研、运维、安全等团队协作,推动 Agent 应用接入企业现有系统,如IM、工单系统、知识库、数据平台,业务系统等。

6. 建立 AI Agent 落地效果评估机制,围绕准确率、任务完成率、响应时延、使用率、人效节省、成本收益、业务转化等指标持续优化。

7. 总结企业落地过程中的典型模式、问题清单、实施方法论和可复用案例,形成标准化交付资产。

二、AI Agent 底层能力建设

1. 参与建设企业级 AI Agent 技术底座,包括:

- Agent 编排框架

- Prompt 管理

- 上下文管理

- 记忆机制

- 工具调用

- 插件体系

- 任务规划

- 多轮对话

- 多 Agent 协同

2. 搭建和优化 RAG 能力,包括:

- 文档解析

- 文档切片

- 向量化

- 召回策略

- 重排序

- 知识更新

- 权限隔离

- 答案溯源

- 幻觉控制

3. 设计并实现 Agent 与企业工具系统的连接能力,包括:

- API 调用

- 数据库查询

- 工作流触发

- 报表生成

- 消息通知

- 文件处理

- 自动化执行

4. 建设企业级 Agent 工作流编排能力,支持复杂业务流程中的条件判断、人工确认、异常兜底、多角色协作和长任务执行。

5. 负责大模型及 Agent 应用的评测体系建设,包括:

- Prompt 评测

- RAG 评测

- 任务执行评测

- 自动化回归测试

- 失败案例分析

- 用户反馈闭环

6. 建设 Agent 可观测与运营能力,包括:

- 日志追踪

- 调用链分析

- 成本统计

- 模型效果监控

- 异常告警

- 运行质量分析

7. 参与企业级 AI 安全与治理能力建设,包括数据权限、敏感信息保护、内容安全、操作审计、模型调用合规和安全边界设计。

8. 持续跟踪大模型、AI Agent、RAG、多模态、代码生成、自动化执行等方向的新技术,并推动在企业场景中的工程化验证和落地。

三、解决方案与交付支持

1. 面向客户或内部业务团队,输出 AI Agent 解决方案文档、技术架构图、PoC 方案、实施计划和上线验收标准。

2. 参与交付或内部数字化项目,为复杂业务场景提供技术方案评估与落地路径设计。

3. 对接客户或业务方技术团队,完成系统集成、接口联调、数据接入、权限配置、上线部署和问题排查。

4. 针对 Agent 落地过程中的效果不稳定、知识不准确、流程不可控、系统集成复杂等问题,提供工程化解决方案。

5. 沉淀通用组件、模板、Agent 配置规范、Prompt 模板、知识库建设规范、测试规范和部署手册,提升后续项目交付效率。

6. 为业务用户、实施团队或客户提供培训,帮助其理解、使用和运营 AI Agent 能力。

Job Qualification:

一、技术能力

1. 本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、自动化等相关专业优先。

2. 熟悉大模型应用开发流程,理解 LLM、Prompt Engineering、Function Calling / ToolCalling、RAG、Embedding、向量数据库等基础能力。

3. 熟悉至少一种 AI Agent 或大模型应用开发框架 / 平台,如:LangChain,LlamaIndex,LangGraph,Dify,Coze,FastGPT,AutoGen,CrewAI,Semantic Kernel,具备扎实的后端开发能力,熟悉 Python / Java / Go / Node.js 中至少一种语言,能够独立完成 API 服务、业务逻辑、数据处理和系统集成开发。

熟悉常见数据库和中间件,如 MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、Milvus、pgvector、Kafka、消息队列等。

熟悉企业系统集成方式,包括 REST API、Webhook、OAuth、SSO、数据库连接、文件解析、权限体系等。

了解模型部署、推理服务、容器化、CI/CD、日志监控等工程化能力,有实际生产环境上线经验优先。

具备 Agent 评测、RAG 效果优化、Prompt 优化、模型调用成本优化经验者优先。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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