校招-Agent工程部署工程师

负责 AI Agent 的架构设计、功能开发与应用落地，面向智能问答、数据分析、知识检索、任务执行、流程自动化等典型场景，构建可实际交付的智能体应用。 协同产品工程师完成需求分析、方案设计与交付标准定义，配合数据及平台团队完成数据源、业务系统和工具接口接入，保障 AI Agent 从需求定义、开发调试到部署上线的端到端交付。 负责 AI Agent 核心能力建设与持续优化，包括 Prompt 工程、RAG、Function Calling / Tool Use、任务规划、上下文管理、记忆机制及多智能体编排等，持续提升 Agent 的任务完成率、准确率、稳定性与响应效率。 负责 Agent 工具调用链路设计与业务能力集成，将数据库、搜索、知识库、API、算法模型及业务系统封装为可调用工具，提升智能体对复杂业务任务的理解、拆解与执行能力。 参与 单 Agent、多 Agent、Workflow 等不同技术架构的设计与选型，根据实际业务复杂度构建任务规划、角色协作、结果校验和异常兜底机制。 负责 AI Agent 工程化能力建设，沉淀通用 Agent、Prompt 模板、工具组件、RAG 模块、评测体系及开发规范，构建可复用、可扩展的智能体应用开发底座，支撑不同业务场景快速复制。 建立 Agent 效果评估与持续优化机制，围绕任务成功率、回答准确率、工具调用准确率、响应时延及 Token 消耗等指标开展评测、问题定位与性能优化。 跟踪 大语言模型、AI Agent、RAG、MCP、多智能体系统及智能体框架等前沿技术发展，开展技术预研和 POC 验证，并推动成熟技术在实际业务中的应用落地。 【任职要求】 应届硕士及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、自动化、电子信息、控制科学与工程等相关专业。 具备扎实的 Python 编程基础，熟悉常见数据结构与算法，具备良好的代码规范、模块化设计意识和工程化开发能力。 了解大语言模型基本原理，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Embedding、Function Calling / Tool Use 等 Agent 应用开发相关技术。 对 AI Agent 核心架构有较深入理解，了解或使用过 LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex 等主流智能体或大模型应用开发框架。 具备 Agent 应用开发实践经验者优先，包括但不限于智能问答、智能问数、知识助手、数据分析 Agent、工作流自动化、代码 Agent、多智能体协作等场景。 了解数据库、RESTful API、向量数据库及常见业务系统集成方式，能够完成 Agent 与外部数据、工具和系统之间的调用链路设计。 了解前后端开发、云服务、Docker/ Kubernetes 等工程技术中的至少一项，具备基础的系统部署、联调及问题排查能力。 具备良好的逻辑思维、问题拆解能力和快速学习能力，能够将业务需求抽象为 Agent 任务流程、工具链路及技术方案。 具备良好的沟通协作能力，能够与产品、算法、数据、后端等团队协同完成 Agent 应用的设计与交付。 英语读写能力良好，能够阅读大模型、Agent 及相关开源框架的英文技术文档和前沿研究成果。