Agent 生态方案工程师

AI Infra 方案构建： 负责研究并集成主流AI Infra组件（如算力调度、分布式存储、向量数据库等），确立沐曦GPU在智算中心集群中的最佳实践方案。

Agent 生态探索： 深入研究 vllm,sglang, diffusers, LangChain, CrewAI, AutoGPT 等智能体框架，定义沐曦算力如何高效支撑多智能体协作、长短期记忆管理及复杂任务规划（Planning）等场景。

业务实践提炼： 针对金融、法律、制造等行业，提炼基于沐曦GPU的 Agent 落地案例，撰写行业技术方案与实施路径图。

技术趋势前瞻： 跟踪 AI Infra 原生化（Cloud Native AI）及大模型端到端推理优化趋势，确保沐曦生态方案具备前瞻竞争力和可落地性。

架构视野： 深刻理解大模型全生命周期（训练、微调、推理），熟悉 AI Infra 栈（如 K8s, Slurm, vLLM, DeepSpeed, Ray 等）的部署与优化。

Agent 实践： 有 Agent 框架的实际落地经验，理解 Prompt Engineering、Harness engineering, Loop Engineering ,知识库构建及 Agent 评估体系。

方案能力： 能够将复杂的 AI 基础设施架构转化为结构清晰的技术白皮书，具备向 B 端决策者解释技术价值的能力。

背景要求： 有大型算力集群建设或复杂大模型应用项目经验者优先；不强调高频编程，但需具备极强的架构拆解和工具链整合能力