AI Agent 开发工程师

岗位要求 ● 本科及以上学历，全职互联网/AI行业工作经验5年以上，具备至少2年AI Agent商业化落地项目实战经历，拥有完整、可复盘、可验证的规模化Agent成功落地案例，具备独立架构设计与项目落地能力。 ● 深度主导或核心负责至少1个上线稳定运行的AI Agent商业化项目，项目具备规模化用户访问与服务能力，项目日均消耗Tokens ≥ 100万；可提供完整佐证材料：线上运行日志、云服务账单、生产级可演示Demo、业务效果数据、性能优化数据等。 ● 技术能力： ○ 精通Python，熟练掌握后端服务开发、微服务部署与运维，能够独立完成企业级、高可用Agent生产服务的架构设计、开发、迭代与优化；熟悉Java技术栈者优先。 ○ 透彻掌握AI Agent底层核心运行机制，精通ReAct、Plan-and-Execute、Function Calling工具调用、长短记忆分层管理、多智能体协作、自我反思、智能体任务规划全链路核心原理，具备复杂场景下的Agent架构定制与改造能力。 ○ 熟练使用至少一种主流Agent开发框架（LangChain、LlamaIndex、Dify、AutoGen、CrewAI等），不局限于基础Demo复用，可基于业务场景完成框架二次开发、功能定制、性能改造与架构升级。 ○ 拥有多年成熟企业级RAG系统全流程落地经验，精通向量数据库选型与优化、Embedding模型调优、文本智能切分、多路召回策略、重排优化、检索链路降噪等核心技术，可独立解决复杂知识库落地难题。 ● 工程能力：具备大规模线上AI系统搭建与优化经验，对推理延迟、Token资源成本、服务稳定性高度敏感，拥有丰富的Prompt工程精细化优化、请求合并、结果缓存、上下文智能压缩、调用链路精简等实战落地经验，可通过技术手段持续降本提效。 ● 技术视野：持续跟进前沿Agent技术生态，具备Graph Agent、代码解释器、Browser Agent、自主迭代智能体、多智能体集群协作等新技术的调研、落地与迭代经验，可结合业务场景完成技术选型与创新落地。 ● 业务能力：具备极强的业务拆解与技术落地能力，可精准拆解复杂业务需求，输出完整的AI Agent技术解决方案，通过量化数据指标验证方案收益，独立推动项目从架构设计、开发测试、上线迭代到业务落地全流程。 岗位职责 ● 负责公司AI Agent整体技术架构设计、迭代升级与核心执行引擎研发，搭建标准化、高可用的规划-工具调用-结果校验-智能总结闭环执行链路，支撑日均百万级Tokens的大规模线上业务稳定运行。 ● 主导智能体记忆体系的整体设计与持续优化，搭建短期上下文调度、长期记忆沉淀、智能记忆压缩、精准记忆检索的全套解决方案，在提升Agent交互连贯性与智能度的同时，严格控制Token开销与服务延迟。 ● 搭建完善的AI Agent全链路可观测体系，规范日志埋点、链路Trace追踪、Token用量统计、异常监控告警、性能指标监测机制，持续优化服务响应延迟、资源成本、系统稳定性与可用性。 ● 主导Agent架构范式迭代升级，落地多智能体协同、自主反思、动态任务规划、智能纠错等高级能力，通过A/B测试、业务数据复盘验证技术方案落地效果，持续提升产品核心能力。 ● 联动产品、前端、业务等多方团队，将自研Agent核心能力封装为标准化、可复用的API服务，支撑C端、企业端各类智能产品场景落地，赋能业务提效。 ● 沉淀企业级Agent开发规范、通用组件库、技术最佳实践与落地标准，赋能团队技术迭代，推动内部AI能力标准化、规模化复用。 加分项 ● 拥有GitHub开源Agent相关优质项目（Star＞20），或主流开源Agent仓库有效贡献PR，具备开源技术沉淀能力； ● 对外输出高质量Agent技术博客、实战评测视频，深度分享过Token成本优化、Agent架构落地、复杂场景调优等实战心得； ● 具备LLM大模型、Embedding模型微调、蒸馏、轻量化部署与性能优化相关实战经验； ● 过往主导的Agent项目日均消耗Tokens达到200万以上，具备大规模流量、高并发AI服务的运维调优与稳定性保障经验； ● 拥有企业级数字员工、智能客服、办公自动化智能体、行业垂直知识库助手等商业化AI Agent项目完整落地经验。