【27校招】Agent开发工程师(J14436)

1. 参与 AI Agent 产品及平台研发，建设智能体的任务规划、上下文管理、记忆、工具调用和多轮交互等核心能力； 2. 基于大语言模型搭建业务工作流，接入搜索、知识库、数据库、内部系统及第三方 API 等工具； 3. 参与 RAG、Prompt Engineering、Context Engineering、Function Calling、MCP 等技术的应用与优化； 4. 建设 Agent 的评测、调试和可观测体系，持续优化任务成功率、响应速度、稳定性及使用成本； 5. 与产品、算法及业务团队协作，推动 Agent 在实际业务场景中落地。

1. 计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业，本科及以上学历； 2. 至少熟练掌握 Go/Python/Java/C++ 其中一门编程语言 ，具备良好的数据结构、算法及软件工程基础； 3. 了解大语言模型相关技术，熟悉 Prompt、Embedding、RAG、Function Calling 等基本概念； 4. 具备良好的工程实践能力，熟悉 Git、Linux、HTTP、数据库及常见后端开发技术； 5. 对 AI Agent 方向有浓厚兴趣，学习能力强，能够快速理解和应用新技术； 6. 具备良好的逻辑分析、沟通协作及问题解决能力。 加分项 1. 有 AI Agent、智能问答、RAG 或其他大模型应用项目经验； 2. 了解 MCP 等智能体工具接入协议； 3. 熟悉向量数据库、全文检索、知识图谱或模型服务部署； 4. 有开源项目贡献、技术博客、相关竞赛成绩或高质量个人项目； 5. 有大模型应用评测、监控、性能优化或生产环境部署经验。 我们期待你 - 不仅关注功能能否运行，也关注系统的准确性、稳定性、安全性和可维护性； - 善于将复杂问题拆解为可执行任务，并通过实验与数据持续改进效果； - 对 AI Agent 如何解决真实业务问题保持热情和判断力； - 具备较强的主动性，愿意在实践中学习并快速成长。 你将获得 1. 参与 AI Agent 项目从设计、开发到业务落地的完整实践机会； 2. 接触主流大语言模型、Agent 开发框架及真实业务场景； 3. 与算法、工程、产品及业务团队共同协作和成长； 4. 完善的新人培养机制、清晰的技术成长路径及有竞争力的薪酬福利。 简历投递建议 欢迎在简历中附上 GitHub、技术博客或项目演示链接，并重点说明： - 项目解决了什么问题； - 你承担了哪些工作； - 使用了哪些模型、框架和技术方案； - 如何评估项目效果； - 最终取得了哪些可量化的结果。