Agent应用算法工程师

Agent 应用开发： 基于主流框架（如 LangChain、LlamaIndex）构建Agent 任务闭环系统，实现插件调用、多步任务拆解及自动修正。

RAG 方案打磨： 优化检索增强生成（RAG） 链路，针对工业、企服等垂直领域知识库，提升对话和检索的可靠性与低延迟。

Prompt 调优： 针对关键业务场景进行 Prompt Engineering，配合模型微调反馈，快速实现业务效果闭环。

落地打磨： 与产品、业务团队协作，将 Agent 能力沉淀到具体产品（如问答、企业服务、工业助手等）中。

计算机、人工智能等相关专业，本科及以上学历，1-3 年工作经历，具有材料等交叉经验背景的优先。

熟练使用 Python，有Agent 或 RAG 实际项目落地经验，能解决 Agent 运行中的逻辑中断或性能瓶颈。

具备良好的工程直觉，能灵活组合各种 LLM 技术手段解决真实的业务痛点。