职位详情
AI智能体开发工程师是专注于设计、构建和优化具备自主或半自主执行任务能力的AI智能体(Agent)的核心技术岗位,其工作结合大语言模型(LLM)技术与实际业务场景,推动AI从“能说”向“能做”的演进。根据当前技术发展与行业需求,该岗位的主要职责与能力要求如下:
一、核心职责
智能体架构设计与实现
基于LangChain、AutoGPT、LlamaIndex等技术框架,构建智能体的任务规划模块、记忆存储机制、工具集成接口及多智能体协同系统,打造可处理复杂流程的AI解决方案。
行业场景落地应用
将智能体技术深度融入智能客服、医疗辅助决策、智能制造、车载智能交互、自动化代码生成等垂直领域,提升系统智能化程度与用户使用体验。
端到端工程实施
主导从需求梳理、方案设计、编码开发到部署运维的完整链路,保障智能体在企业级环境中的稳定性、高效性与可扩展性。
关键性能调优
持续改进提示词策略(Prompt Engineering)、检索增强生成(RAG)效果,并开展大模型参数微调(如LoRA),增强智能体在特定任务中的专业度与响应准确率。
二、能力要求
编程基础:熟练掌握Python,了解JavaScript/Go语言,熟悉FastAPI、Flask等Web开发框架,具有企业级系统开发背景。
AI核心技术:理解Transformer结构与大模型运行机制,熟练运用LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流智能体开发工具链。
数据与系统支持能力:了解向量数据库(如Milvus、Chroma),具备数据清洗与ETL脚本编写经验,掌握Docker、Kubernetes等容器化部署技术。
工程实践经验:有主导或深度参与AI Agent项目经历,熟悉LLMOps工作流程,能够完成模型本地部署与推理性能优化。
一、核心职责
智能体架构设计与实现
基于LangChain、AutoGPT、LlamaIndex等技术框架,构建智能体的任务规划模块、记忆存储机制、工具集成接口及多智能体协同系统,打造可处理复杂流程的AI解决方案。
行业场景落地应用
将智能体技术深度融入智能客服、医疗辅助决策、智能制造、车载智能交互、自动化代码生成等垂直领域,提升系统智能化程度与用户使用体验。
端到端工程实施
主导从需求梳理、方案设计、编码开发到部署运维的完整链路,保障智能体在企业级环境中的稳定性、高效性与可扩展性。
关键性能调优
持续改进提示词策略(Prompt Engineering)、检索增强生成(RAG)效果,并开展大模型参数微调(如LoRA),增强智能体在特定任务中的专业度与响应准确率。
二、能力要求
编程基础:熟练掌握Python,了解JavaScript/Go语言,熟悉FastAPI、Flask等Web开发框架,具有企业级系统开发背景。
AI核心技术:理解Transformer结构与大模型运行机制,熟练运用LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流智能体开发工具链。
数据与系统支持能力:了解向量数据库(如Milvus、Chroma),具备数据清洗与ETL脚本编写经验,掌握Docker、Kubernetes等容器化部署技术。
工程实践经验:有主导或深度参与AI Agent项目经历,熟悉LLMOps工作流程,能够完成模型本地部署与推理性能优化。
2026-07-01 15:16
IP属地:北京
职位福利
本科3-5年深度学习机器学习

北京鼎腾科技有限公司
未融资 · 500-999人

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