AI Agent 研发工程师（广告方向）

【职位概要】 我们正在寻找一位对 AI Agent 架构有深刻理解，并渴望将大模型能力落地到广告业务场景的资深研发工程师。你将负责从 0 到 1 构建智能体系统，利用 Agent 技术优化广告投放、创意生成或营销决策流程。如果你既懂 LLM 应用架构，又理解广告生态的运作逻辑，这个职位将为你提供巨大的发挥空间。

【岗位职责】

1. 01

   Agent 架构设计与开发： 负责 AI Agent 的全流程研发，包括需求分析、架构设计、Prompt 工程、模型微调（SFT/RLHF）、工具调用（Function Calling）及记忆模块（Memory）设计。

2. 02

   业务场景落地： 结合广告业务痛点（如自动出价、素材生成、人群定向、ROI 优化等），设计并实现垂直领域的智能体应用，提升自动化决策效率。

3. 03

   全链路优化： 负责 Agent 的评估体系搭建（Eval），通过 RAG（检索增强生成）、多 Agent 协作（Multi-Agent）等技术，持续优化 Agent 的准确性、稳定性和响应速度。

4. 04

   系统集成与部署： 将 Agent 能力封装为 API 或服务，与现有的广告投放系统（DSP/SSP/DMP）进行集成，确保高并发下的系统稳定性。

5. 05

   前沿技术探索： 跟踪业界最新的 Agent 框架（如 LangChain, AutoGen, Dify 等）及大模型进展，探索其在广告营销领域的创新应用。 【

】

1. 01

   学历与经验： 计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年以上后端或算法开发经验，其中 1 年以上 LLM 应用或 AI Agent 实际项目经验。

2. 02

   技术栈： 精通 Python/Go/Java 中至少一门语言；熟悉主流大模型 API 及开源模型（Llama, Qwen 等）；熟练掌握 LangChain、Semantic Kernel 等 Agent 开发框架。

3. 03

   全流程能力： 具备 AI Agent 从 Demo 到 Production 的全流程经验，理解 Context 管理、状态机设计、工具链编排及异常处理机制。

4. 04

   工程能力： 熟悉向量数据库（Milvus, Pinecone, ES 等）、消息队列及微服务架构，具备良好的代码规范和系统设计能力。

5. 05

   问题解决： 对大模型的幻觉问题、延迟优化、成本控制有实际的解决方案和经验。

【加分项】（重要）

1. 01

   广告领域知识： 熟悉互联网广告生态，了解 RTB、DSP、DMP、竞价机制、归因分析、CTR/CVR 预估 等核心概念。

2. 02

   业务结合经验： 有使用 AI 技术解决广告问题的经验（如：AI 写广告文案、AI 自动调优出价策略、智能客服转化等）。

3. 03

   开源贡献： 在 GitHub 上有 AI Agent 相关开源项目贡献，或有技术博客沉淀。

4. 04

   复合背景： 既有算法背景又懂工程落地，或既有广告系统开发经验又成功转型 AI 应用开发者。