AI智能体开发工程师

1. 01

   负责面向业务场景的 AI 智能体系统设计、开发与落地，围绕意图理解、需求拆解、任务规划、多轮对话、记忆管理、工具调用等核心能力构建可用的 Agent 应用；

2. 02

   参与企业级软件系统及 AI 应用建设，基于 Java、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 等技术开展后端服务、业务功能及接口开发，支持系统持续建设与升级；

3. 03

   基于大语言模型与 Agent 框架搭建智能体应用，负责主流框架的选型、开发、调优与工程化封装；接入大模型 API、本地化模型或企业私有模型，优化模型调用链路；

4. 04

   运用 Prompt、RAG、AI Agent、MCP 等技术，将智能体能力与现有业务系统、工作流平台、数据库、第三方 API 及企业工具链进行集成，支撑各类业务场景；

5. 05

   运用 AI Coding 辅助完成代码分析、功能开发、重构优化、调试及单元测试，并参与接口联调、效果验证、问题排查和性能优化；

6. 06

   负责智能体应用的生产级服务化，包括接口设计、后端服务开发、权限控制、异常处理、限流降级、日志监控、成本控制、性能优化与稳定性保障；

7. 07

   构建智能体效果评估与迭代机制，围绕任务完成率、响应速度、问答准确率、工具调用准确率、稳定性、安全性和用户反馈持续优化产品效果；协同需求、算法、前后端、测试及业务团队完成上线验收和持续迭代；

8. 08

   持续跟踪大模型、AI Agent、RAG、MCP 及 AI 工程化技术，开展技术验证并沉淀技术文档、可复用组件、方法和研发实践。

本科及以上 计算机、软件工程、人工智能、数据科学、应用数学等相关专业

1. 01

   2027 届本科及以上，计算机、软件工程、人工智能、数据科学、应用数学等相关专业；

2. 02

   具备扎实的计算机和软件工程基础，理解数据结构、数据库、计算机网络及软件开发流程，了解生成式 AI、大语言模型基本原理和模型调用机制；

3. 03

   掌握 Java，熟悉 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 及关系型数据库，具备良好的编码、调试、接口设计和系统集成能力；了解 Python、Go、C++、TypeScript/JavaScript 中至少一种者优先；

4. 04

   熟悉主流大模型应用开发技术，理解 Prompt、RAG、MCP、上下文管理、多轮对话、工具调用和模型调用机制等基本方法；

5. 05

   熟悉 LangChain、LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、CrewAI 等至少一种 Agent/LLM 应用框架，能够独立完成从 Demo 到生产服务的工程化落地；

6. 06

   理解 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、Supervisor、多 Agent 协作、记忆系统、工具链编排等常见智能体架构范式；

7. 07

   具备较强的业务抽象、逻辑分析、动手实践、沟通协作和自主学习能力，能够主动拆解复杂业务流程，对 AI 生成结果进行验证和独立判断，并推动方案在真实业务中落地；

8. 08

   具有完整 AI Agent、Java 后端、系统升级重构或 AI 应用项目实践，或了解向量数据库、模型评测者优先。