AI-Agent开发工程师(008914)

基于国内开源/商用大模型API、私有化大模型底座，独立完成智能Agent提示词工程、Agent-Tool自定义插件开发、函数调用逻辑编排、多轮会话上下文状态管理，保障智能对话与业务执行的连贯性与稳定性；

负责Agent核心能力搭建，涵盖短期记忆、长期记忆体系构建、向量数据库检索优化、复杂业务任务智能拆解、模型自我反思、多轮纠错迭代、人机协同交互流程设计与落地；

专项开展Agent效果调优与稳定性治理，重点实现模型幻觉抑制、标准化输出格式约束、智能路由决策优化、上下文动态裁剪与管理、接口超时与异常重试机制、全链路会话安全管控；

调研、评估并优选适配国内智能办公场景的主流Agent开发框架，包含LangChain、LlamaIndex、Dify、Flow-Agent等，结合业务需求完成框架适配、二次封装与定制化改造。

硕士研究生及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；

具有2年及以上AI Agent、LLM应用落地开发经验，具备智能Agent产品上线、迭代、运维实战经验；具备券商（资管、投行、管理数字化）等相关开发经验，熟悉金融办公业务流程者优先；

熟练掌握Python开发，精通FastAPI、WebSocket等服务开发技术；熟练使用Milvus等主流向量数据库，吃透RAG检索增强生成全链路架构与优化方案；

精通大模型核心应用能力，熟练掌握国内大模型Function-call函数调用、高阶Prompt工程、Few-Shot/CoT思维链、ReAct推理行动、Self-Reflect自我反思、多智能体协同调度等核心技术；

深度熟悉通义千问、DeepSeek等国内主流大模型的API调用、私有化部署适配、模型特性与性能调优，熟练至少一款主流Agent开源框架，具备框架定制改造、问题修复、功能拓展能力；

熟练掌握RESTful API接口开发、接口鉴权、消息队列等技术，能够独立完成多类内部业务系统的接口对接、数据互通与业务能力封装；

熟悉Docker容器化部署、Git版本管理、线上问题调试、日志监控、性能排查等工程化能力，具备企业级项目交付标准意识；

具备极强的线上问题排查能力，可独立解决大模型输出不稳定、工具调用异常、循环调用、会话卡死、任务执行中断等各类线上疑难问题；

有工作流智能Agent、智能审批助手、文档解析与智能处理Agent等项目独立开发与落地经验者优先；

具备国内大模型私有化部署、模型轻量化微调、LLM推理性能优化、Token上下文压缩与优化、模型幻觉专项治理实战经验者优先；

具备优秀的业务拆解能力，可将复杂办公、金融业务流程梳理、拆解为Agent可自动化执行的标准化任务链路。