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职位介绍: 工作职责: 1、负责面向搜索、问答、推荐及复杂任务场景的AIAgent应用研发，参与从需求分析、方案设计、工程实现到上线迭代的完整流程 2、设计和实现Agent核心执行链路，包括任务规划、ReAct推理循环、状态流转、模型与工具交替执行、异常处理及结果生成等模块。 3、建设可扩展的工具调用体系，完成Tool 的统一注册、参数校验、并行调用、超时重试、异常降级及调用结果追踪。 4、负责多轮对话与模型交互的上下文工程，包括消息构造、历史筛选、Token预算、上下文裁剪与压缩、状态隔离、短期与长期记忆，以及RAG检索结果的组织与回填 5、推进大模型应用工程化，覆盖Prompt模板管理、模型与流程路由、流式输出、模型降级、缓存策略、灰度实验和效果分析。 6、建立Agent 质量保障机制，建设离线评测集、过程评测、端到端评测、Bad Case归因和线上指标监控，持续提升应用效果与可靠性。 7、持续优化AI应用的性能与稳定性，完善限流、熔断、重试、降级、链路追踪和异常监控机制，保障高并发场景下的服务质量。 8、与产品、算法及横向研发同事协作，将模型能力、业务工具和产品交互整合为可持续迭代的AI应用。任职资格: 1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备约3年后端或AI应用研发经验。 2、熟练掌握Java、Python、Go中至少一种编程语言，具备良好的数据结构、网络、并发编程及后端工程基础。 3、熟悉LLM 应用开发范式,理解 Prompt Engineering、RAG、Embedding、Tool/Function Calling、ReAct 等核心概念。 4、具备AIAgent项目实践，能够独立完成任务编排、工具调用、上下文管理、多轮对话等一个或多个核心模块的设计与开发。 5、熟悉LangGraph、LangChain、Spring Al、Dify、Coze等框架或平台中的至少一种，并理解其核心设计思路，而非仅停留在APl调用层面. 6、具备分布式系统设计基础，理解超时、重试、幂等、熔断、限流、降级及可观测性等生产工程问题。 7、具备良好的问题抽象、沟通协作和工程落地能力，能够从业务目标出发完成方案拆解、研发交付、效果评测和持续迭代。 8、技术驱动，持续关注大模型与AI Agent领域的发展，能够结合业务场景形成自己的技术判断。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：计算机软件

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