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1、掌握Dify、Coze、FastGPT等可视化开发工具，具备独立完成工作流设计与智能体构建的能力。 2、具备扎实的Python开发能力，熟悉Git协作及CI/CD交付流程。 3、理解短期记忆（上下文窗口管理）与长期记忆（向量存储、知识图谱）的技术实现，能设计支持多轮对话与跨会话记忆的Agent系统。 4、熟悉RAG架构的关键模块：文本分块策略、Embedding模型、向量数据库（如Milvus、Qdrant、Elasticsearch）、检索与重排序算法。 5、掌握LangGraph、AutoGen、CrewAI、MetaGPT等至少一种Agent框架，了解图结构工作流、状态管理与消息通信机制。 6、熟悉主流大模型（如GPT、Qwen、DeepSeek）的API使用与特性，理解RAG、Agent、Prompt Engineering等核心技术原理，具备良好的数学与算法基础。 加分项： 7、了解Transformer结构、Embedding原理、Attention机制等核心概念。 工作职责： 1、智能体系统开发：基于LangGraph、AutoGen等框架，构建具备自主决策、工具调用与记忆管理能力的Agentic系统，推动业务流程自动化落地。 2、AI应用快速交付：熟练使用Dify、Coze、FastGPT等平台，完成RAG、Agent、智能客服等场景的应用开发与上线。 3、RAG全链路优化：主导检索增强生成各环节优化，涵盖文档解析、检索策略、结果重排序，持续提升召回精度与生成效果。 4、Prompt设计与迭代：构建高质量Prompt模板，针对Agent场景优化任务规划与工具调用准确性。 5、生产环境运维：搭建可观测性体系（如LangSmith/Langfuse），监控成本、响应延迟与执行路径，保障系统稳定高效运行。 加分项： 6、结合垂直领域需求，参与基座模型（如ChatGLM、Qwen、LLaMA）的微调工作（SFT、LoRA），并完成模型封装与高性能部署。

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