AI工程师

主导AI Skill开发与优化：结合公司业务场景，设计可复用、标准化的AI Skill包，固化业务流程与编码规范；遵循“评测驱动、失败优先”原则，推动Skill的沉淀、共享与迭代优化，持续提升其应用命中率与运行稳定性。

负责AI Agent定制与实施：开发适配公司业务的自定义AI Agent，优化其任务规划、工具调度及闭环执行能力；探索多Agent协同模式，优化交互逻辑与运行机制，搭建贴合公司业务需求的智能体体系。

AI技术探索与落地：持续关注AI大模型、AI Agent等前沿技术动态，结合公司业务场景开展技术调研与试点验证；主导AI技术创新实践，推动前沿技术转化为实际生产力，打造公司在AI Coding领域的差异化优势。

技术统筹与落地推进：梳理公司业务对AI Skill、Agent的核心需求，制定合理的技术实施路线与迭代计划，协调内外部资源，推动定制化能力的落地应用、团队培训及问题排查，确保AI技术与公司业务深度融合。

技术体系搭建与团队赋能：搭建AI Skill与Agent的开发、测试、迭代全流程体系，规范研发流程；分享AI技术经验与前沿动态，带动团队提升AI能力。

本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业；3年AI相关开发经验，拥有扎实的计算机基础知识。

熟练掌握Vue、Java等主流编程语言，熟悉大语言模型（LLM）API集成，了解LLM微调、Prompt工程等相关技术，有相关项目实践经验者优先。

具备AI Agent开发实践经验，深刻理解Agent核心逻辑，能够独立完成Agent核心模块的设计与开发。

具备AI Skill设计与开发能力，了解Skill工程化理念，能够结合业务场景设计标准化、可复用的Skill包，掌握Skill评测与迭代方法者优先。

具备良好的系统设计能力与问题拆解能力，能够将模糊业务需求转化为可执行的技术方案，注重代码质量，具备较强的技术攻坚能力。

有企业级AI工具、AI Skill/Agent规模化应用经验者，熟悉向量数据库、容器化技术（Docker、Kubernetes）、LLM评测体系者优先。

有大模型微调、多Agent协同项目经验，或在开源社区有相关项目贡献者优先。