Agent平台全栈研发工程师（练习生）

参与 Agent 评测与持续进化体系建设，完善数据集管理、批量评测、回归测试与评测报告等能力，推动 Agent 效果验证与迭代优化。

参与 Agent 平台核心能力研发，涵盖多轮对话、Agent 构建、工具调用、任务规划与执行编排，以及 Memory、RAG、MCP 等能力集成。

参与 Agent 工作台、Workflow 编排、任务诊断与模型管理等产品研发，通过可视化与交互设计，降低复杂 AI Infra 能力的使用门槛。

参与平台工程体系建设，完善微服务架构、权限控制、任务调度、配置管理、模型服务接入与可观测性，提升平台稳定性与可扩展性。

计算机、软件工程、人工智能等相关专业在校生，具备扎实的编程基础和计算机系统基础。

熟悉 Go、Python、Java 中至少一门后端语言，了解 MySQL、Redis、MQ 等中间件技术。

是 AI 产品和 AI 编程工具的重度用户，能借助 AI 工具完成需求理解、代码开发、Debug、重构和测试。

对 Agent 技术有兴趣或实践经验，理解多轮对话、Prompt、Tool Calling、RAG、Memory、MCP 等基本概念。

有基于大模型 API 开发应用的经验，了解流式输出、结构化输出、工具调用、上下文压缩、结果评估等常见问题。

具备良好的产品意识、工程质量意识、沟通协作能力和自驱力，愿意在高技术密度团队中快速成长。 加分项

有 AI Agent、AI Workflow、RAG 应用、MCP Server / Client、工具调用平台、多轮对话系统、代码 Agent 等项目经验。

熟悉 OpenAI API 风格接口、Function Calling、Structured Output、Prompt 模板管理、上下文压缩、评测集构建等 LLM 应用工程能力。

曾利用 AI 工具独立设计并交付完整 Web / AI 应用，有真实用户、开源项目、技术博客或作品展示。