大模型Agent开发工程师

负责大模型 Agent 的设计与开发，实现意图理解、任务规划、工具调用、上下文管理及多轮交互能力。

负责 RAG 系统建设与优化，包括文档解析、知识切分、向量检索、混合检索、重排序及回答质量评估。

负责知识图谱建设，包括实体与关系抽取、知识建模、数据融合及图谱检索，并探索知识图谱与 RAG、Agent 的结合。

推动大模型应用从原型验证到生产上线，持续优化任务成功率、响应时延、稳定性与运行成本。

围绕智能座舱业务，开发车辆知识问答、功能服务、主动交互及工具协同等应用

本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备 3—5 年开发经验。

熟练掌握 Python，具备良好的软件工程能力，熟悉 API 开发、服务部署及问题定位。

具备大模型 Agent 实际开发经验，熟悉 Function Calling、任务编排、记忆管理及异常恢复机制；有 LangGraph、LangChain 或同类框架使用经验。

具备 RAG 优化经验，能够针对召回不准、知识遗漏、回答幻觉等问题进行分析，并通过评测验证优化效果。

具备知识图谱建设经验，熟悉实体关系建模、知识抽取及图数据库，能够将图谱用于实际业务。

至少参与过一个大模型应用的生产上线**，能够说明本人负责的模块、关键技术问题及上线后的优化成果。

具备良好的业务理解、沟通协作与问题解决能力，能够独立推进模块开发与交付。 加分项 - 有汽车、智能座舱、车载语音或车控系统研发经验。 - 有多模态 Agent、主动智能或复杂工具调用项目经验。 - 熟悉车辆信号、车控接口、车型知识及座舱业务流程。 - 有 GraphRAG、Agent 评测、模型微调或端云协同经验