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AI Agent 应用开发工程师

• 深耕能源、电力、通信、互联网、金融、交通等行业主业务入口，依托多个亿级月活应用场景，主导大规模生产级智能体（AI Agent）的全流程构建与落地。

• 负责智能体端到端开发与运营，涵盖Harness架构设计与部署、提示工程（Prompt Engineering）、SKILL工程搭建、EVAL评估体系构建、多Agent协同开发、RAG知识库搭建，确保代码稳定运行于日活10万+的真实业务环境。

• 推进大模型工程化落地，聚焦CLAUDE、KIMI、GLM、DeepSeek等SOTA大模型的工程化应用与优化，熟练运用Prompt工程、LoRA微调、vLLM + TensorRT-LLM推理加速等技术，提升模型落地效率与性能。

• 负责向量检索与知识工程相关工作，包括Milvus / Weaviate等向量数据库的选型、调优，落地GraphRAG、混合检索等实践，构建高效、精准的知识服务体系。

• 搭建MLOps与可观测性体系，基于Kubernetes + Argo Workflows实现研发流程自动化，借助OpenTelemetry + Prometheus完成全链路追踪、监控与问题定位，保障系统稳定运行。

• 熟悉CLAUDE CODE CLI等工作平台，Python基础扎实，熟练掌握TypeScript、LangChain、LlamaIndex、Transformers中至少一种框架，具备较强的代码实现能力。

• 具备构建长程高自主智能体应用的核心能力：拥有独特的AI产品思维，具备Harness架构思维与SKILL自动化能力，熟悉常用AI算法，具备扎实的架构设计与AI Coding功底，能够运用AI技术优化研发工作流、提升交付效率。

• 拥有可演示的完整AI项目经历，能够清晰呈现“发现问题→设计方案→落地解决→复盘优化”的全闭环，体现个人主导作用与问题解决能力。

• 熟悉PyTorch与Hugging Face生态，具备丰富的LoRA微调、DPO对齐实践经验，能够独立完成大模型微调与优化工作。

• 保持对前沿AI技术的敏感度，长期跟踪arXiv、GitHub、Hugging Face等平台动态，了解MoE（混合专家模型）、长上下文处理、Test-Time Compute等前沿技术进展，并能结合业务场景落地应用。

优先录用：

具备ACM/Kaggle竞赛获奖经历、GitHub优质开源项目（AI相关）、顶会论文发表经历、权威AI相关认证者优先。

• 人机混编效能与组织形态

• 多Agent协作涌现行为

• Test-Time Compute优化

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