1. 教育背景: 計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能或相關(guān)專業(yè)背景,或具備同等的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
2. 編程技能: 熟練掌握Python編程語(yǔ)言,至少3年的Python開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),具備獨(dú)立解決疑難問(wèn)題的能力,在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 框架與庫(kù): 對(duì)Agent和RAG架構(gòu)有深入理解,熟悉常用的AI開(kāi)發(fā)框架,例如Langchain、Langgraph、milvus。
最好有聊天機(jī)器人開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),熟練使用langgraph。架構(gòu)設(shè)計(jì)與研發(fā):負(fù)責(zé) Agent 智能體、RAG 系統(tǒng)的核心架構(gòu)設(shè)計(jì),包括檢索策略、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、智能體任務(wù)規(guī)劃與流程編排,基于 LangGraph 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜多智能體協(xié)作流程的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化。
聊天機(jī)器人開(kāi)發(fā):主導(dǎo)基于大模型的聊天機(jī)器人產(chǎn)品研發(fā),利用 LangGraph 實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話、分支邏輯、工具調(diào)用等復(fù)雜交互流程,保障對(duì)話的連貫性與任務(wù)完成率。
4.技術(shù)優(yōu)化與問(wèn)題解決:針對(duì) RAG 檢索精度、Agent 決策效率、系統(tǒng)響應(yīng)速度等核心指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,獨(dú)立解決研發(fā)過(guò)程中的技術(shù)瓶頸與疑難問(wèn)題。
技術(shù)落地與協(xié)作:銜接業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實(shí)現(xiàn),與產(chǎn)品、工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作完成 AI 應(yīng)用的上線與迭代,輸出技術(shù)文檔與最佳實(shí)踐。
技術(shù)調(diào)研與創(chuàng)新:跟蹤 Agent、RAG 領(lǐng)域的技術(shù)前沿,引入新的算法與工具,推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力升級(jí)。
- 教育背景:計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能或相關(guān)專業(yè)背景,或具備同等專業(yè)經(jīng)驗(yàn)
- 編程技能:熟練掌握 Python 編程語(yǔ)言,至少 3 年 Python 開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),具備獨(dú)立分析和解決復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題的能力,有 AI / 機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的 Python 應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
- 框架與技術(shù)棧:
- 對(duì) Agent 智能體架構(gòu)(任務(wù)分解、工具調(diào)用、記憶機(jī)制)和 RAG 系統(tǒng)(檢索、增強(qiáng)、生成全流程)有深入理解與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);
- 熟悉 AI 開(kāi)發(fā)核心框架與工具:LangChain、LangGraph(熟練使用)、Milvus(或其他向量數(shù)據(jù)庫(kù)如 Pinecone、Chroma);
- 具備聊天機(jī)器人開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,能獨(dú)立使用 LangGraph 實(shí)現(xiàn)多分支、多智能體協(xié)作的對(duì)話流程。