佛山
职位详情
技能要求，聚焦于AI智能体（AIAgent）的设计、开发与集成
岗位定位
AI智能体开发工程师主要负责在已有大模型（LLM）基础上，使用工具框架构建具备感知、决策、记忆和行动能力的智能体，实现自动化任务处理、人机交互或业务流程辅助。
核心技能要求
1.编程基础（Python为主）
-Java基础扎实，熟练掌握Python编程语言，对JVM、集合、多线程、IO/NIO、反射、泛型、垃圾回收有系统理解；熟悉常用数据结构与算法。
-函数、类、异常处理、文件操作
-常用标准库：`json`,`os`,`datetime`,`logging`,`requests`
-掌握异步编程（async/await）
-用于高效调用多个API或工具
-能编写清晰、模块化、可维护的代码
需要深度学习模型训练能力，至少有“调用”和“编排”模型的能力。
2.大语言模型（LLM）使用能力
2.1.熟悉主流LLM及其API：OpenAI（GPT-3.5/4）、Anthropic（Claude）、通义千问、百川、MiniMax等
2.2.掌握PromptEngineering技术：
-设计结构化提示词引导Agent行为
-使用SystemPrompt控制角色与风格
-零样本/少样本提示设计
-理解LLM的局限性：如幻觉（Hallucination）
3.AI智能体核心架构理解，掌握智能体的四大核心组件.
4.智能体开发框架与工具：至少掌握一个主流智能体框架：例如
LangChain实现RAG
LlamaIndex
-构建基于文档的知识检索系统
-支持结构化与非结构化数据索引
-与Agent结合实现问答型智能体
5.数据与外部系统集成
-API调用能力：
-数据库操作：
-基础SQL（SQLite/PostgreSQL/PL/SQL）或NoSQL（MongoDB）
-读写用户状态、历史记录等
-向量数据库（VectorDB）基础：
-使用Chroma、FAISS、Pinecone、Weaviate存储和检索知识经验
-RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）实现经验
6.工程化与部署能力
-Web后端基础：
-使用FastAPI或Flask暴露智能体接口
-前端交互能力：
-或配合前端通过JSONAPI通信
-容器化部署：
-使用Docker打包应用
-简单部署到云服务器或本地测试环境
-日志与调试：
-记录智能体决策流程，分析失败原因
7.项目实践能力
具备完成以下类型项目的动手能力：
RAG+知识库检索+LLM回答的智能搭建经验。
搭建自动化调研智能体+搜索+摘要生成+报告输出系统经验
软技能要求：能独立从问题定位或需求分析→设计流程→编码实现→测试优化完成一个完整智能体。
岗位定位
AI智能体开发工程师主要负责在已有大模型（LLM）基础上，使用工具框架构建具备感知、决策、记忆和行动能力的智能体，实现自动化任务处理、人机交互或业务流程辅助。
核心技能要求
1.编程基础（Python为主）
-Java基础扎实，熟练掌握Python编程语言，对JVM、集合、多线程、IO/NIO、反射、泛型、垃圾回收有系统理解；熟悉常用数据结构与算法。
-函数、类、异常处理、文件操作
-常用标准库：`json`,`os`,`datetime`,`logging`,`requests`
-掌握异步编程（async/await）
-用于高效调用多个API或工具
-能编写清晰、模块化、可维护的代码
需要深度学习模型训练能力，至少有“调用”和“编排”模型的能力。
2.大语言模型（LLM）使用能力
2.1.熟悉主流LLM及其API：OpenAI（GPT-3.5/4）、Anthropic（Claude）、通义千问、百川、MiniMax等
2.2.掌握PromptEngineering技术：
-设计结构化提示词引导Agent行为
-使用SystemPrompt控制角色与风格
-零样本/少样本提示设计
-理解LLM的局限性：如幻觉（Hallucination）
3.AI智能体核心架构理解，掌握智能体的四大核心组件.
4.智能体开发框架与工具：至少掌握一个主流智能体框架：例如
LangChain实现RAG
LlamaIndex
-构建基于文档的知识检索系统
-支持结构化与非结构化数据索引
-与Agent结合实现问答型智能体
5.数据与外部系统集成
-API调用能力：
-数据库操作：
-基础SQL（SQLite/PostgreSQL/PL/SQL）或NoSQL（MongoDB）
-读写用户状态、历史记录等
-向量数据库（VectorDB）基础：
-使用Chroma、FAISS、Pinecone、Weaviate存储和检索知识经验
-RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）实现经验
6.工程化与部署能力
-Web后端基础：
-使用FastAPI或Flask暴露智能体接口
-前端交互能力：
-或配合前端通过JSONAPI通信
-容器化部署：
-使用Docker打包应用
-简单部署到云服务器或本地测试环境
-日志与调试：
-记录智能体决策流程，分析失败原因
7.项目实践能力
具备完成以下类型项目的动手能力：
RAG+知识库检索+LLM回答的智能搭建经验。
搭建自动化调研智能体+搜索+摘要生成+报告输出系统经验
软技能要求：能独立从问题定位或需求分析→设计流程→编码实现→测试优化完成一个完整智能体。
2026-05-17 12:07
IP属地：广东佛山
职位福利
本科5-10年LLMPythonRAG粤语流利OpenAIPrompt Engineering
中电金信软件有限公司
不需要融资 · 10000人以上
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鱼泡安全保障
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