岗位要求
1. 负责 AI 应用 / 智能体产品的需求拆解、技术选型与从 0 到 1 落地，覆盖智能问答、知识检索、智能客服、流程自动化等场景。
2. 负责 RAG 知识库端到端建设：文档解析、切分、向量化、混合检索、Rerank、引用溯源与幻觉控制
3. 负责 Agent 编排与工具调用：ReAct / Plan-Execute / 多智能体协作，结合 Function Calling、MCP 打通业务接口。
4. 负责 LLM 应用后端工程：基于 Python（FastAPI + LangChain / LangGraph）或 Java（Spring AI / LangChain4j），实现流式输出、会话记忆、异步任务、Prompt 治理与结构化输出。
5. 建立 Prompt 模板与评测闭环（RAGAS / LangSmith 或自研），持续治理幻觉与回归。
任职要求
1. 全日制本科及以上，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。
2. 1-2 年 AI 应用 / Agent 开发实战经验，最近主要工作为 LLM 应用 / RAG / Agent / AI 中台，有 0 到 1 主导上线经历；总工作年限不限，行业不限。
3. 熟练 Python 或 Java 至少一门：Python 方向需熟悉 FastAPI、异步与流式响应；Java 方向需熟悉 Spring Boot + Spring AI 或 LangChain4j。
4. 熟练至少一个主流 LLM 应用框架：LangChain / LangGraph / LlamaIndex / Spring AI / LangChain4j，理解 Prompt Engineering、Tool Calling、Function Calling、MCP、对话记忆、结构化输出等核心机制。
5. 熟悉 RAG 完整链路与至少一种向量库（Milvus / PGVector / Chroma / Elasticsearch），了解 BGE 系列 Embedding / Rerank 模型。
6. 熟悉主流大模型 API（OpenAI / Claude / 通义千问 / DeepSeek），能根据业务自主选型 ReAct、Plan-Execute、多智能体协作等编排模式。
7. 熟练使用 Cursor、Claude Code 等 AI 辅助编程工具，对模型生成内容有审查与质量意识。
