Agent工程师

负责 AI Agent 产品的前端研发，包括对话界面、任务流、工具调用状态、执行过程展示、结果确认与回溯等核心交互体验。

基于 React / Vue / Next.js / TypeScript 等技术栈，构建高性能、可扩展、体验优秀的 AI 原生 Web 应用。

参与 Agent 能力落地，包括 Prompt Engineering、Tool Calling、RAG、多轮对话、上下文管理、记忆机制和任务编排。

负责 Agent 与金融数据、知识库、搜索、业务系统、内部工具及第三方 API 的前端集成与交互设计。

与产品、算法、UI/UE 团队协作，设计人机协同流程，包括用户确认、人工介入、异常中断、风险提示和结果复核。

建设 AI 应用的复杂内容渲染能力，包括流式响应、Markdown、图表、表格、文件预览、引用来源和执行日志展示。

负责前端工程化建设，包括组件化、状态管理、权限控制、埋点监控、错误追踪、自动化测试和性能优化。

持续跟进 AI Agent 前沿技术，如 MCP、OpenAI Agents SDK、Vercel AI SDK、LangChain / LangGraph、Browser Agent 等，并结合业务场景快速验证和落地。

硕士研究生学历，计算机、软件工程、人工智能、金融科技等相关专业优先。

具备扎实的前端基础，熟练掌握 JavaScript / TypeScript、HTML、CSS、HTTP 协议、浏览器机制和前端工程化体系。

至少熟练掌握 React、Vue、Next.js、React Native、鸿蒙中的一种或多种技术栈，有复杂 Web 或移动端应用开发经验。

熟悉大模型应用开发流程，参与过 AI 助手、智能问答、RAG、Agent、Copilot 或自动化工作流相关项目。

理解 AI Agent 核心机制，包括工具调用、任务拆解、上下文管理、多轮对话、工作流编排、模型选择和结果评估。

熟悉至少一种 AI 开发框架或工具链，如 OpenAI API / Agents SDK、Vercel AI SDK、LangChain / LangGraph、MCP、LlamaIndex 等。

具备良好的产品意识和交互设计理解，能够将复杂 AI 能力转化为清晰、可用、可信赖的用户体验。

具备安全与工程质量意识，理解 Prompt Injection、敏感信息泄露、越权调用、幻觉输出、工具执行风险等 AI 应用问题，并能参与基础防护设计。 加分项

有金融科技、证券、基金、量化、行情系统、投研平台、智能投顾或数据分析平台经验优先。

有 RAG、向量数据库、知识库问答、Embedding、文档解析、多模态理解等项目经验优先。

有 MCP、Agent 工具调用、Browser Agent、自动化任务执行、AI Workflow 编排经验优先。

有 Node.js、Python、Serverless、WebSocket / SSE、数据可视化、AI Coding 工具深度使用经验优先。