AI应用研发工程师

参与 AI 智能助手云端平台的架构设计、核心能力研发和持续演进，提升平台的稳定性、性能、可扩展性和工程效率。 主导或参与 Agent 质量评估体系的设计与研发，建立科学的效果度量标准、评测数据集和自动化评测框架，为 Agent 质量持续提升提供数据支撑。 深度参与 Agent Runtime、工具调用体系、Function Calling、MCP、Skill、多智能体系统（MAS）、主动智能及自进化等核心模块的设计、实现和持续优化。 持续跟进 AgentOps、LLMOps、AI 可观测性等前沿技术发展，结合实际业务场景推动相关能力在公司产品和平台中有效落地。

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 年以上后端或 AI 应用研发经验。 熟练掌握 Python，熟悉 Java、Go 中至少一种语言，具备良好的编码能力、系统设计能力和工程实践经验。 熟悉微服务及分布式系统，掌握 MySQL、Redis、消息队列、容器和 Kubernetes 等技术。 熟悉大模型应用开发，理解 Prompt、RAG、Function Calling、Agent、MCP、多智能体协作等技术原理和实现方式。 熟悉 Agent 或大模型应用评测方法，了解效果评估、数据集建设、自动化评测、链路追踪及可观测体系。 具备高并发、低延迟服务开发和线上问题排查能力，能够保障复杂 AI 系统的稳定运行。 具备良好的学习能力、沟通协作能力和项目推动能力，能够独立完成复杂功能的设计、开发与上线。 加分项 有 AI 语音助手、智能眼镜、机器人或多模态交互产品研发经验。 有 Agent Runtime、MCP Hub、Skill 平台或多智能体系统的实际落地经验。 有 LangGraph、LangChain、OpenAI-compatible API 等框架使用或二次开发经验。 有 AgentOps、LLMOps、Langfuse 等评测及可观测平台建设经验。 有意图识别、Embedding、Reranker、模型微调或模型效果评估经验。 有开源项目贡献、技术社区分享或 AI 前沿技术研究经验。 岗位目标 建设稳定、高效、可扩展的 AI Agent 云端平台，完善 Agent 运行、工具协作、质量评估和可观测能力，持续提升 AI 智能助手的理解、规划、执行与自我演进水平。