中级Ai开发工程师(J10165)

Agent应用开发 - 基于主流Agent框架（如Hermes、LangChain、Dify等）进行智能体应用的设计与开发，面向国际物流业务场景构建能够自主决策、调用工具、完成复杂任务的Agent系统。 - 负责Agent工作流的编排与优化，包括任务规划、工具调用（Function Calling）、多智能体协作机制的设计与实现。

Agent与RAG融合 - 将RAG能力与Agent系统深度融合，提升Agent在知识密集型任务（如单证问答、关务咨询）中的准确性和可靠性。 - 参与Agent记忆机制、上下文管理、长期记忆存储等模块的设计与优化。

模型微调与优化 - 在技术专家指导下，针对Agent特定任务进行大模型微调（LoRA/QLoRA），提升模型在工具调用、任务规划等方面的表现。 - 参与Agent性能评估体系的构建，持续优化Agent的响应速度、准确率和成本。

工程规范与质量保障 - 参与建立Agent开发的最佳实践、代码规范、测试流程，确保Agent系统的可维护性和可扩展性。 - 参与Agent服务的部署与运维，保障线上服务的稳定性。

技术指导与协作 - 协助技术专家进行任务拆解，指导初级工程师完成Agent工作流搭建、工具封装、数据处理等具体工作。 - 参与Code Review，帮助团队提升Agent开发能力与代码质量。

跨部门协作 - 与产品/项目经理紧密配合，将业务需求转化为Agent可执行的工具和任务流程。 - 参与业务沟通，理解国际物流核心业务场景（如询价、订舱、报关、结算）中可被Agent赋能的环节。

经验与背景 - 计算机相关专业本科及以上学历，2～4年Python开发经验，其中至少1年AI相关项目经验。 - 有完整参与过至少1个Agent相关项目落地的经历（如智能客服Agent、业务流程自动化Agent等）。

技术能力 -熟练掌握Python，编码规范良好，熟悉Git、Linux常用命令。 -必须熟练使用至少一种主流Agent开发框架（如AgentScope、LangChain、Dify、AutoGen等），有实际项目落地经验，能够独立设计并搭建完整的Agent工作流。 - 熟悉Agent核心机制，包括但不限于：ReAct思维链、工具调用（Function Calling）、任务规划与拆解、多智能体协作。 - 了解RAG基本流程及其与Agent的融合方式，熟悉向量数据库（如Milvus、Chroma、pgvector等）的基本使用。 - 了解PyTorch基础，有模型微调经验者优先。 - 熟悉FastAPI/Flask等后端框架，有Docker基础，了解模型服务化部署基本流程。

软素质 - 逻辑清晰，具备将模糊业务需求转化为Agent可执行流程的能力。 - 有指导他人或带小团队的经验优先。 - 对业务敏感，愿意主动学习物流/供应链行业知识。 加分项 - 有Agent相关开源项目贡献或独立Agent作品。 - 有OCR/文档处理经验（如PaddleOCR、Tesseract）。 - 有NLP项目经验（文本分类、实体识别、信息抽取）。 - 有数据处理经验（Pandas/Spark）。 - 了解海运/空运物流基础，或曾在供应链/外贸相关行业工作。