Agent 开发工程师(远程办公)
岗位职责
1. 负责 AI 智能客服，内部 AI 系统工具，AI 数字人获客等 AI 应用的设计，开发和上线。
2. 搭建 RAG ，知识库问答，工具调用，意图识别，线索分级等核心 AI 能力。
3. 对接 CRM ，客服系统，IM 工具和业务后台，打通 AI 与业务流程。
4.保障系统稳定性，可维护性和可观测性，并根据业务数据持续优化效果。
5.与业务团队协作，把 AI 能力落地到客服，销售和增长场景中。
6. 架构与部署：设计，开发并部署稳健的多步智能体工作流(AgenticWorkflows)和多智能体编排(Multi-agent Orchestration)系统，重点关注生产环境的可靠性与治理。
7. 记忆与上下文管理：设计并实现记忆与上下文管理策略(如长期记忆，Human In The Loop(HITL)反馈机制)，以确保智能体的一致性与持续改进。
8. AgentOps 实践：建立并维护 AgentOps(智能体运维)实践，包括评估框架，可观测性以及对智能体性能，成本和延迟的监控。
9. LLM 交互策略：运用包括结构化提示词(Structured
Prompting)，工具调用(Tool-calling)和思维链(Chain-of- Thought,CoT)等交互策略，以最大化模型的性能和可靠性。
10.Tools 集成：设计并实现工具调用机制，将内部系统 API(用于数据分析，图像生成和视频生成)集成到智能体工作流中。
11. 原型迭代：与产品和设计团队合作，根据用反馈快速进行新智能体功能的原型设计，测试和迭代。
12. 系统优化：确保所有部署的 AlAgent 系统在性能，质量，安全性和成本效益方面达到最优。
任职要求
1. 3 年以上软件开发经验，具备扎实的后端或全栈工程能力。
2. 熟悉至少一种主流开发语言，如 Python,Go.
3. 熟悉 API 设计，数据库，缓存，任务队列，日志监控，异常处理等基础工程能力。
4. 有大模型应用开发经验，熟悉 OpenAl/Claude/ Gemini / DeepSeek 等模型 API 接入。
5. 熟悉 RAG,Embedding ，向量数据库，知识库问答，PromptEngineering,FunctionCalling/Tool Calling 等能力。
6. 能独立完成从需求拆解，方案设计，开发测试到上线部署的完整流程。
7. 具备较强的问题排查能力，能处理线上异常，程序性能问题定位优化，模型幻觉，接口失败，延迟，成本和数据一致性问题。
8. 对业务结果敏感，能围绕客服效率，线索质量，销售转化等指标优化系统
加分项
1. 做过 Al 客服，Al Agent ，智能助理，CRM ，销售自动化，营销自动化，数字人或内容生成平台。
2. 熟悉 LangChain,Llamalndex,Dify,Flowise,n8n, LangGraph 等 Al 应用框架或工作流工具。
3. 有多语言客服，跨境业务，金融科技，SaaS ，交易平台或增长系统经验。
4. 具备全栈能力，能独立完成管理后台，配置页面，数据看板等功能。
5. 熟悉 Docker,Cl/CD ，云服务，服务监控，权限控制和系统成本优化。
6. 有 AI 评测，内容风控，敏感词检测，合规审核经验。
岗位职责
1. 负责 AI 智能客服，内部 AI 系统工具，AI 数字人获客等 AI 应用的设计，开发和上线。
2. 搭建 RAG ，知识库问答，工具调用，意图识别，线索分级等核心 AI 能力。
3. 对接 CRM ，客服系统，IM 工具和业务后台，打通 AI 与业务流程。
4.保障系统稳定性，可维护性和可观测性，并根据业务数据持续优化效果。
5.与业务团队协作，把 AI 能力落地到客服，销售和增长场景中。
6. 架构与部署：设计，开发并部署稳健的多步智能体工作流(AgenticWorkflows)和多智能体编排(Multi-agent Orchestration)系统，重点关注生产环境的可靠性与治理。
7. 记忆与上下文管理：设计并实现记忆与上下文管理策略(如长期记忆，Human In The Loop(HITL)反馈机制)，以确保智能体的一致性与持续改进。
8. AgentOps 实践：建立并维护 AgentOps(智能体运维)实践，包括评估框架，可观测性以及对智能体性能，成本和延迟的监控。
9. LLM 交互策略：运用包括结构化提示词(Structured
Prompting)，工具调用(Tool-calling)和思维链(Chain-of- Thought,CoT)等交互策略，以最大化模型的性能和可靠性。
10.Tools 集成：设计并实现工具调用机制，将内部系统 API(用于数据分析，图像生成和视频生成)集成到智能体工作流中。
11. 原型迭代：与产品和设计团队合作，根据用反馈快速进行新智能体功能的原型设计，测试和迭代。
12. 系统优化：确保所有部署的 AlAgent 系统在性能，质量，安全性和成本效益方面达到最优。
任职要求
1. 3 年以上软件开发经验，具备扎实的后端或全栈工程能力。
2. 熟悉至少一种主流开发语言，如 Python,Go.
3. 熟悉 API 设计，数据库，缓存，任务队列，日志监控，异常处理等基础工程能力。
4. 有大模型应用开发经验，熟悉 OpenAl/Claude/ Gemini / DeepSeek 等模型 API 接入。
5. 熟悉 RAG,Embedding ，向量数据库，知识库问答，PromptEngineering,FunctionCalling/Tool Calling 等能力。
6. 能独立完成从需求拆解，方案设计，开发测试到上线部署的完整流程。
7. 具备较强的问题排查能力，能处理线上异常，程序性能问题定位优化，模型幻觉，接口失败，延迟，成本和数据一致性问题。
8. 对业务结果敏感，能围绕客服效率，线索质量，销售转化等指标优化系统
加分项
1. 做过 Al 客服，Al Agent ，智能助理，CRM ，销售自动化，营销自动化，数字人或内容生成平台。
2. 熟悉 LangChain,Llamalndex,Dify,Flowise,n8n, LangGraph 等 Al 应用框架或工作流工具。
3. 有多语言客服，跨境业务，金融科技，SaaS ，交易平台或增长系统经验。
4. 具备全栈能力，能独立完成管理后台，配置页面，数据看板等功能。
5. 熟悉 Docker,Cl/CD ，云服务，服务监控，权限控制和系统成本优化。
6. 有 AI 评测，内容风控，敏感词检测，合规审核经验。
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