海外项目大模型Agent应用开发工程师

岗位职责： 1、Agent应用架构设计：参与企业级大模型Agent应用的架构设计讨论，协助完成任务规划、记忆管理、工具调用、多Agent协作等核心模块的辅助开发与调试工作，配合搭建高可用、可扩展的Agent服务架构，支撑复杂业务场景的稳定运行。 2、核心能力研发：协助团队开展Agent内核能力迭代，参与意图理解、任务分解、推理规划、反思优化、长期记忆等核心功能的辅助开发；配合构建标准化Tools & Skills体系，协助完成工具的封装、自动发现与动态调用相关工作；参与RAG增强能力开发，协助集成向量检索、知识图谱等技术，拓宽Agent知识边界，提升响应准确性。 3、平台与工程化建设：协助搭建Agent开发与运营平台，配合完成低代码/无代码模式的Agent快速构建、调试与发布相关辅助工作；协助构建Agent Eval Platform（评测平台），参与实验管理、效果评测、回归测试与数据闭环的基础工作，保障Agent性能与效果；协助优化Agent推理性能，参与解决延迟、并发处理、Token成本控制等核心问题。 4、场景落地与技术迭代：参与企业核心业务场景（智能客服、数据分析、内容生成、流程自动化等）的调研与讨论，协助完成Agent应用的方案设计、开发、交付与落地相关辅助工作；主动关注Agent技术前沿（Multi-Agent、AutoGPT、Computer Use等），协助整理技术资料，配合团队快速迭代产品能力，推动技术转化为业务价值。 任职要求： 1、学历背景：计算机相关专业本科及以上学历，2026届应届生（可全职实习，优秀者可转正），对大模型Agent技术有浓厚兴趣，愿意深耕AI应用开发领域。 2、英语口语流利，可无障碍开展跨文化沟通、参与技术及项目会议讨论，具备精准传递信息、协调多方诉求的沟通能力 3、技术基础：精通Python编程语言，了解至少一种主流Agent开发框架（LangChain、LlamaIndex、AutoGen等），具备良好的编码习惯，能配合团队完成Agent核心模块开发与调试。 核心技术：了解大语言模型（LLM）基本原理，掌握Prompt Engineering（提示词工程）、RAG（检索增强生成）等Agent核心技术基础，愿意主动学习Function Calling、ReAct等相关技术，能尝试运用技术解决简单业务问题。 4、工具与平台：了解至少一种智能体开发平台（Coze、Dify、FastGPT等），有相关平台实践经验（课程设计、个人项目均可），具备基础的Agent搭建、调试能力。 5、技术栈要求：了解向量数据库（Milvus、Pinecone等）、图数据库、搜索引擎等RAG相关技术，有相关技术学习或实践经历（课程项目、个人探索均可）者优先。 加分项： 1、有大模型Agent相关课程设计、个人项目或竞赛经历；了解Multi-Agent系统、工具学习（Tool Learning）等前沿技术；具备良好的方案设计意识与问题解决能力；有开源项目、技术博客者优先。 2、软实力：具备良好的沟通协作能力、逻辑思维能力与极强的主动学习意识，对AI技术有强烈探索欲，能快速跟进前沿技术，具备较强的抗压能力与责任心