AI应用开发工程师（2027届校招-CSG-深圳）(J14217)

1、Agent 系统设计与落地：基于最新一代 LLM（GPT、Claude、Gemini、Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral 等，以实际最新版本为准）及 Agent 框架（LangGraph、LlamaIndex Workflows、OpenAI Agents SDK、AutoGen/AG2、CrewAI、Semantic Kernel、PydanticAI、DSPy 等），设计并开发有状态、多工具、多智能体协作的 AI Agent 后端与业务逻辑；

2、Agentic RAG 与知识系统构建：负责 RAG 2.0 / Agentic RAG 系统搭建与优化，包括数据清洗、分块策略、混合检索、向量检索 + 关键词检索、重排、查询改写、多跳检索、GraphRAG、多模态 RAG；负责向量数据库选型与调优（Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant、pgvector、OpenSearch 等），提升可溯源能力，解决模型幻觉问题；

3、Context / Prompt Engineering 与 Agent 编排：编写和优化复杂 Prompt、系统指令与上下文工程；设计 Agent 决策流程、规划、记忆、反思、工具调用与失败恢复机制；熟练使用 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、CoT/ToT、Function Calling、Structured Output 等范式，提升特定业务场景下的准确率、稳定性和可控性；

4、工具生态与协议集成：集成 MCP、A2A、OpenAPI、浏览器 / Computer Use、代码执行、企业系统 API 等能力，构建安全可控的工具调用层；推动 Agent 与现有业务系统、数据源、工作流深度融合；

5、评估、可观测与安全：搭建 Agent 评测体系，覆盖任务成功率、工具调用准确率、RAG 命中率、幻觉率、成本与延迟等指标；使用 LangSmith、LangFuse、Phoenix、DeepEval、RAGAS 等工具进行可观测与持续优化；防护 Prompt Injection、越权访问、数据泄露等安全风险；

6、工程化开发与部署：负责 AI 服务 API 开发（Python / FastAPI / Flask）、异步与并发处理、缓存、消息队列、性能优化、成本优化；熟悉 Docker / K8s 容器化部署，具备高可用 AI 服务设计能力。

1、基础素质：计算机相关专业本科及以上学历，编程功底扎实，精通 Python（必备）；熟悉 TypeScript、Go 或 Java 者加分；

2、AI Agent 开发经验：有实际大模型 Agent 应用开发经验，熟悉至少一种主流 Agent 框架，如 LangGraph、LlamaIndex、OpenAI Agents SDK、AutoGen/AG2、CrewAI、Semantic Kernel、PydanticAI 等；理解 Agent 循环、工具调用、记忆、规划与多智能体协作机制；

3、RAG 经验：理解 Vector Embedding、向量检索、混合检索、重排、GraphRAG、多模态检索等原理；熟悉至少一种向量数据库；有长文本、多模态数据处理经验；

4、模型认知：熟悉常见 LLM API 调用（OpenAI、Anthropic、Google、Azure、AWS Bedrock 等）及开源模型部署（HuggingFace、vLLM、SGLang、TGI、Ollama 等）；了解推理模型、长上下文、结构化输出、Function Calling 等能力；

5、工程能力：熟悉 FastAPI / Flask、Docker / K8s、CI/CD、监控告警；具备 AI 服务性能优化、成本控制和稳定性保障经验；

6、软技能：具备极强的学习能力和技术敏感度，能够阅读英文论文并快速复现 demo，对 AI Agent 前沿技术有持续热情。