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月结
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本岗位驻佛山项目现场，若介意请勿投
【岗位职责】
1. Agent 系统架构与研发：
√ 负责基于大模型的智能体系统设计与实现，构建具备感知、决策、记忆及工具调用能力的自主智能系统。
√ 设计并开发多阶段任务流程（Workflow），保障 Agent 在实际业务场景中的逻辑完整性与执行闭环。
2. 框架应用与深度定制：
√ 熟练使用 LangChain、LlamaIndex 等主流框架，深入掌握其核心模块（Chains, Agents, Tools, Memory, Callbacks）运行机制。
√ 根据具体业务需求对框架进行适配性改造或性能优化，突破标准功能在复杂场景下的应用瓶颈。
3. RAG 与知识增强：
√ 搭建并持续优化检索增强生成（RAG）技术体系，涵盖文档解析、向量库选型、检索策略改进（如混合检索、重排序等），提升输出结果的准确率与时效性。
√ 抑制模型幻觉现象，确保 Agent 回答内容具备来源可追溯与高可信度。
4. Prompt 工程与效果调优：
√ 构建高效且鲁棒的 Prompt 模板与指令集，结合思维链（CoT）、少样本学习（Few-Shot）等方法提升模型推理能力。
√ 建立 Prompt 版本控制与效果评估机制，推动持续迭代与标准化管理。
5. 性能优化与工程化落地：
√ 成本控制：通过缓存策略、小模型蒸馏、Token 使用优化等方式，降低大模型调用开销。
√ 鲁棒性提升：设计异常捕获、自动重试等容错机制，增强系统在工具失败、网络抖动或恶意输入下的稳定性。
√ 延迟优化：识别系统性能瓶颈，优化并发处理与流式响应机制，缩短端到端响应时间。
【任职要求】
1. 学历背景：计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业，本科及以上学历。
2. 工作经验：拥有 2-3 年及以上软件开发经历，其中至少 2-3 年聚焦于大模型（LLM）应用或 Agent 系统开发。具备从零到一完整落地 LLM 应用项目者优先考虑。
3. 技术栈要求：
√ 精通 Python 开发，熟悉异步编程、API 接口设计及微服务架构模式。
√ 熟练掌握 LangChain / LlamaIndex / AutoGen 至少一种主流 Agent 开发框架，并具备核心源码阅读经验。
√ 了解主流大模型（如 Llama 3, Qwen, GPT-4 等）API 特性及微调（Fine-tuning）流程。
4. 核心能力：
√ 深入理解 Prompt Engineering 方法论，有结构化 Prompt 库建设实践经验。
√ 熟悉向量数据库（如 Milvus, Chroma, Elasticsearch）和 Embedding 模型的应用方式。
√ 具备扎实的系统调试与性能分析能力，能对 Agent 的准确率、召回率和响应速度进行量化评估。
5. 综合素质：
对人工智能前沿技术保持高度关注，具备良好的英文资料阅读能力。
具备出色的问题拆解与解决能力，能在需求不明确的情况下主动探索技术可行性边界。
【加分项】
1. 具备 Multi-Agent（多智能体协同）系统开发经验。
2. 掌握 Function Calling / Tool Use 高级技巧，有构建复杂自定义工具链的实际案例。
3. 有金融、法律、医疗、客服等垂直领域的大模型落地实践经验。
4. 熟悉模型量化技术、本地部署方案（如 vLLM, Ollama）及私有化大模型搭建流程。
【岗位职责】
1. Agent 系统架构与研发：
√ 负责基于大模型的智能体系统设计与实现，构建具备感知、决策、记忆及工具调用能力的自主智能系统。
√ 设计并开发多阶段任务流程（Workflow），保障 Agent 在实际业务场景中的逻辑完整性与执行闭环。
2. 框架应用与深度定制：
√ 熟练使用 LangChain、LlamaIndex 等主流框架，深入掌握其核心模块（Chains, Agents, Tools, Memory, Callbacks）运行机制。
√ 根据具体业务需求对框架进行适配性改造或性能优化，突破标准功能在复杂场景下的应用瓶颈。
3. RAG 与知识增强：
√ 搭建并持续优化检索增强生成（RAG）技术体系，涵盖文档解析、向量库选型、检索策略改进（如混合检索、重排序等），提升输出结果的准确率与时效性。
√ 抑制模型幻觉现象，确保 Agent 回答内容具备来源可追溯与高可信度。
4. Prompt 工程与效果调优：
√ 构建高效且鲁棒的 Prompt 模板与指令集，结合思维链（CoT）、少样本学习（Few-Shot）等方法提升模型推理能力。
√ 建立 Prompt 版本控制与效果评估机制，推动持续迭代与标准化管理。
5. 性能优化与工程化落地：
√ 成本控制：通过缓存策略、小模型蒸馏、Token 使用优化等方式，降低大模型调用开销。
√ 鲁棒性提升：设计异常捕获、自动重试等容错机制，增强系统在工具失败、网络抖动或恶意输入下的稳定性。
√ 延迟优化：识别系统性能瓶颈，优化并发处理与流式响应机制，缩短端到端响应时间。
【任职要求】
1. 学历背景：计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业，本科及以上学历。
2. 工作经验：拥有 2-3 年及以上软件开发经历，其中至少 2-3 年聚焦于大模型（LLM）应用或 Agent 系统开发。具备从零到一完整落地 LLM 应用项目者优先考虑。
3. 技术栈要求：
√ 精通 Python 开发，熟悉异步编程、API 接口设计及微服务架构模式。
√ 熟练掌握 LangChain / LlamaIndex / AutoGen 至少一种主流 Agent 开发框架，并具备核心源码阅读经验。
√ 了解主流大模型（如 Llama 3, Qwen, GPT-4 等）API 特性及微调（Fine-tuning）流程。
4. 核心能力：
√ 深入理解 Prompt Engineering 方法论，有结构化 Prompt 库建设实践经验。
√ 熟悉向量数据库（如 Milvus, Chroma, Elasticsearch）和 Embedding 模型的应用方式。
√ 具备扎实的系统调试与性能分析能力，能对 Agent 的准确率、召回率和响应速度进行量化评估。
5. 综合素质：
对人工智能前沿技术保持高度关注，具备良好的英文资料阅读能力。
具备出色的问题拆解与解决能力，能在需求不明确的情况下主动探索技术可行性边界。
【加分项】
1. 具备 Multi-Agent（多智能体协同）系统开发经验。
2. 掌握 Function Calling / Tool Use 高级技巧，有构建复杂自定义工具链的实际案例。
3. 有金融、法律、医疗、客服等垂直领域的大模型落地实践经验。
4. 熟悉模型量化技术、本地部署方案（如 vLLM, Ollama）及私有化大模型搭建流程。
2026-06-06 14:18
IP属地：广东广州
职位福利
本科1-3年文本分析语义分析LANGCHAINLLAMAINDEXPythonAGENT提示词EmbeddingLLAMAQWEN
北京可利邦信息技术股份有限公司
未融资 · 100-499人
工作地址
鱼泡安全保障
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