大模型应用算法/开发专家（agent方向）

应用架构设计与演进：负责大模型应用开发平台（LLM App Platform）的整体架构设计，定义应用层与模型层的交互标准，构建支持Agent、RAG、工作流编排的高扩展性基础框架；

核心引擎研发：主导核心中间件的研发，包括但不限于：模型网关（Model Gateway）、智能体运行时（Agent Runtime）、上下文状态管理及工具/插件注册中心**，屏蔽底层模型差异，降低业务接入成本；

高可用与性能优化：解决大模型应用场景下的长链路超时、Token吞吐瓶颈等问题；设计并落地流式传输（Streaming）、语义缓存（Semantic Cache）、熔断降级等机制，保障系统在高并发下的稳定性与低延迟；

工程化与效能工具：搭建Prompt管理、大模型评估（Eval）框架及调试回放系统，提升算法与业务团队的研发效率与迭代质量；

稳定性建设：构建全链路可观测体系（Trace/Metric/Log），针对大模型特有的Token消耗、生成质量、耗时分布进行精细化监控与治理；

技术攻坚与规划：跟踪LangChain、Semantic Kernel等开源社区动态，结合业务需求进行架构选型与预研，推动技术栈的持续升级。

学历背景：本科及以上学历，计算机相关专业；

架构设计经验： 3年+后端开发经验，2年+ 大型分布式系统架构设计经验， **必须具备复杂应用架构设计经验**，深刻理解设计模式、DDD（领域驱动设计）及微服务架构，能独立完成复杂系统的模块拆分与接口定义；

编程能力：精通Java或Go语言，具备极强的代码编写与Code Review能力；熟悉Python，能够阅读并理解算法侧代码逻辑；

中间件与存储：深入理解RPC、MQ、网关等中间件原理；熟悉向量数据库（如Milvus、Pinecone、ES）的使用与调优，了解其在RAG场景下的架构模式；

大模型技术栈：熟悉大模型应用开发技术栈（如LangChain、AutoGPT、LlamaIndex等），理解Prompt Engineering、Embedding、Function Calling等核心概念；

问题解决能力：具备优秀的问题分析与解决能力，善于在复杂的业务场景中抽象出通用的技术解决方案；

综合素质：具备良好的技术文档撰写习惯，责任心强，具备优秀的跨团队沟通协作能力，对新技术保持敏锐的热情。 符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。