广州·黄埔区
职位详情
岗位职责
1、研发项目支撑：研发垂直产品支撑项目交付，支撑公司核心产品（交付与研发占比为 50：50）
2、智能体流程设计与实现：基于主流低代码智能体平台（如 Dify、Coze、n8n 等），面向政策、产业、成果转化等垂直行业，设计并实现复杂业务场景下的 AI 工作流，涵盖节点编排、条件分支、工具调用、异常兜底与状态管理。
3、全生命周期管理：主导 AI Agent 项目从需求分析、流程建模、组件配置到上线监控的全流程，确保系统高可用性、可维护性与执行效率。
4、底层能力开发与集成：配合算法同事与后端团队，接口及插件模块，强化智能体在特定任务中的执行能力。
5、数据与知识体系建设：参与构建支撑智能体运行的知识库与数据管道，包括多源数据采集（爬虫/ETL）、清洗、向量化处理及 RAG（检索增强生成）体系搭建。
6、性能调优与体验优化。
任职要求
1.具备扎实的计算机基础：深入理解常用数据结构与算法原理，能根据业务复杂度合理选型并高效实现，支撑智能体在高并发或复杂逻辑下的稳定运行。
2.具备工程化思维：具备完整的软件工程素养，注重代码模块化、可测试性与可维护性，能够将实验性原型快速转化为高可靠、可监控、可迭代的生产级系统。
3.性能优化意识：对系统延迟、内存占用、API 调用频次、RAG 检索效率等关键指标敏感，能在工作流编排、外部服务调用、大模型交互等环节主动识别瓶颈并实施有效优化。
4.具备平台经验：精通至少一种主流低代码智能体平台（如 Dify / Coze / n8n），深入理解其工作流引擎、插件机制、变量传递与错误处理机制，具备复杂流程的调试、压测与上线经验。
5.具备编程能力：熟练掌握 Python，能高效开发 RESTful API、自动化脚本、数据处理流水线，并熟悉常用 Web 框架（如 FastAPI、Flask）和异步编程模型。
6.具备项目经验：拥有1年以上 AI Agent、智能对话系统或自动化工作流开发经验，曾主导或深度参与企业级项目，熟悉任务调度、工具调用、知识库交互、多轮状态管理等核心模块。
7.大模型交互能力：掌握 Prompt Engineering 技术，具备多轮对话设计、上下文管理、少样本学习（Few-shot Learning）及工具触发条件设计能力；熟悉 OpenAI、Claude、通义千问等主流大模型接口及其最佳实践。
8.数据与RAG实践：了解 RAG 在低代码平台中的集成方式，有 Scrapy、BeautifulSoup 或 Selenium 等爬虫框架使用经验，能独立完成知识库构建所需的数据采集、清洗与向量化处理。
9.协作与沟通：具备优秀的跨团队协作能力，能精准理解业务需求并转化为清晰的技术方案，推动产品、算法、前端、测试等多方高效落地。
1、研发项目支撑：研发垂直产品支撑项目交付，支撑公司核心产品（交付与研发占比为 50：50）
2、智能体流程设计与实现：基于主流低代码智能体平台（如 Dify、Coze、n8n 等），面向政策、产业、成果转化等垂直行业，设计并实现复杂业务场景下的 AI 工作流，涵盖节点编排、条件分支、工具调用、异常兜底与状态管理。
3、全生命周期管理：主导 AI Agent 项目从需求分析、流程建模、组件配置到上线监控的全流程，确保系统高可用性、可维护性与执行效率。
4、底层能力开发与集成：配合算法同事与后端团队，接口及插件模块，强化智能体在特定任务中的执行能力。
5、数据与知识体系建设：参与构建支撑智能体运行的知识库与数据管道，包括多源数据采集（爬虫/ETL）、清洗、向量化处理及 RAG（检索增强生成）体系搭建。
6、性能调优与体验优化。
任职要求
1.具备扎实的计算机基础：深入理解常用数据结构与算法原理，能根据业务复杂度合理选型并高效实现，支撑智能体在高并发或复杂逻辑下的稳定运行。
2.具备工程化思维：具备完整的软件工程素养，注重代码模块化、可测试性与可维护性，能够将实验性原型快速转化为高可靠、可监控、可迭代的生产级系统。
3.性能优化意识：对系统延迟、内存占用、API 调用频次、RAG 检索效率等关键指标敏感，能在工作流编排、外部服务调用、大模型交互等环节主动识别瓶颈并实施有效优化。
4.具备平台经验：精通至少一种主流低代码智能体平台（如 Dify / Coze / n8n），深入理解其工作流引擎、插件机制、变量传递与错误处理机制，具备复杂流程的调试、压测与上线经验。
5.具备编程能力：熟练掌握 Python，能高效开发 RESTful API、自动化脚本、数据处理流水线，并熟悉常用 Web 框架（如 FastAPI、Flask）和异步编程模型。
6.具备项目经验：拥有1年以上 AI Agent、智能对话系统或自动化工作流开发经验，曾主导或深度参与企业级项目，熟悉任务调度、工具调用、知识库交互、多轮状态管理等核心模块。
7.大模型交互能力：掌握 Prompt Engineering 技术，具备多轮对话设计、上下文管理、少样本学习（Few-shot Learning）及工具触发条件设计能力；熟悉 OpenAI、Claude、通义千问等主流大模型接口及其最佳实践。
8.数据与RAG实践：了解 RAG 在低代码平台中的集成方式，有 Scrapy、BeautifulSoup 或 Selenium 等爬虫框架使用经验，能独立完成知识库构建所需的数据采集、清洗与向量化处理。
9.协作与沟通：具备优秀的跨团队协作能力，能精准理解业务需求并转化为清晰的技术方案，推动产品、算法、前端、测试等多方高效落地。
2026-06-25 15:05
IP属地：广东
职位福利
本科1-3年
广州博士信息技术研究院有限公司
未融资 · 500-999人
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鱼泡安全保障
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