AI Agent 开发工程师

岗位职责： 1、基于 Re. Act / Plan-and-Execute 等范式构建 Agentic AI，通过 Prompt 设计与上下文工程，精细控制模型决策与输出行为，实现多工具调用 / 多 Agent 工作流编排（任务拆解、路由、结果汇总），设计多轮会话的流程、对话状态、记忆管理（Long-Term Memory）和 RAG 的组合优化策略，将 Agent 能力落地到生产业务中。 2、设计高质量 Prompt（提示词）与上下文工程(Context Engineering)，精细控制模型决策与输出行为，为不同业务场景抽象和维护可复用的 Prompt 与上下文结构，迭代优化模型响应稳定性、一致性和可控性。 3、根据场景化评测集与量化效果评估指标（任务成功率、准确性、安全性等），分析对话，发现失败模式并优化 Prompt / 工作流，与模型 / 后端工程师协作，推动 Agent 可观测体系的建设和整体效果改进。 4、参与 LLM 的应用架构设计（Agent、Workflow、Skills、Tool Calling 和 MCP），编写 Prompt 设计文档与最佳实践规范。 任职要求： 1、计算机相关专业背景优先（CS / 软件工程 / AI 等），或具备等效实践经验。 2、熟悉 Prompt 技巧，如角色设定、思维链、Few-shot、工具调用提示等。 3、深刻理解大语言模型工作原理（Token、Attention 注意力机制、上下文窗口、采样策略），了解各种 LLM 能力边界和 Prompt 可控边界。 4、扎实的编程能力，熟练使用 Python / TypeScript，熟悉至少一种主流 Agent / Workflow 框架，理解其设计取舍，有自研或二次封装经验者优先。例如各种平台与框架：Lang.

Chain / Langgraph / Dify / n8n / coze，Agent SDK：Google ADK / Claude Agent SDK / Mastra 等。 5、有检索增强生成（RAG）使用或开发经验，熟悉向量数据库、召回策略、内容分片与重写的原理。 加分点： 1、了解或熟悉金融相关业务，例如港美股证券、合规、风控、反欺诈、反洗钱等。 2、有对话机器人、智能客服、投顾/投研、量化选股等 Agent 类产品实践经验。 3、开源贡献： 在 Agent 框架或 LLM 相关开源项目中有贡献者经历、或者具备高质量技术输出（文章 / 分享 / 组件等）。 4、对于安全与对齐(Prompt Alignment)（安全策略、Prompt 注入攻击、防御策略）有一定了解。 5、有数据驱动优化的经验：A/B 测试、日志分析、用户反馈建模。 工作地点：深圳 PS：我们更关注你在 Agent 系统或复杂 LLM 应用中的深度经验，而不是只关注是否覆盖了特定技术点。