AI Agent 开发实习生

岗位介绍 我们正在探索大模型与企业数据结合的应用方向，通过 Agent、数据分析和智能工具，提升数据获取、分析与业务决策效率。 你将参与真实业务场景下的 AI 应用建设，覆盖数据处理、Agent 开发、效果评测和持续优化等环节。 岗位职责 参与数据智能 Agent 的设计、开发与迭代，包括任务拆解、工具调用、RAG、上下文管理等模块。 使用 Python、SQL 完成数据清洗、查询分析、接口调用和数据工具开发。 参与业务需求和数据结构梳理，帮助 Agent 准确理解业务概念、指标口径及数据关系。 探索大模型在数据查询、数据分析、报告生成和业务辅助决策等场景中的应用。 参与 Agent Harness 优化、MCP/工具接入及 Agent 工作流开发。 参与测试与效果评估，通过日志和运行链路分析，持续提升结果准确性、稳定性和执行效率。 跟踪大模型与 Agent 相关技术进展，完成技术调研、原型验证和文档沉淀。 你将获得 参与真实业务中的数据智能与 Agent 应用建设。 接触数据处理、AI 应用开发、测试评估和生产优化的完整流程。 独立负责具体模块并推动成果落地的机会。 与团队共同探索数据与大模型结合的新方向。

任职要求 计算机、人工智能、数据科学、软件工程、统计学、数学等相关专业在读，北京高校硕士研究生优先。 熟悉 Python，具备良好的编程基础，能够独立完成数据处理和基础功能开发。 熟悉 SQL，理解关系型数据库和常见的数据分析方法。 具备机器学习、深度学习或大数据分析基础者优先。 对大模型、Agent 和数据智能应用有兴趣，具备较强的学习能力和动手能力。 能够主动拆解问题、验证方案并总结结果，具备良好的沟通和文档表达能力。 能够长期稳定实习；至少连续实习4个月、每周到岗4天及以上者优先，能够实习6个月及以上更佳。 加分项 有大数据开发、数据平台或数据分析项目经验。 使用过 LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDK、Dify 等 Agent 开发框架。 做过 RAG、向量检索、Function Calling、MCP、Multi-Agent 或 Agent 评测项目。 接触过 Hive、Spark、Flink、Kafka 等大数据技术。 熟悉 FastAPI、Flask 等后端框架，具备 Linux、Git、Docker 使用经验。 有课程项目、个人作品、技术文章或 GitHub 项目可以展示。