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    "job": {
        "job_title": "实施工程师（AI Agent交付方向）",
        "job_level": "中级",AI生成
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        "work_mode": "混合办公",AI生成
        "job_category": "AI应用实施工程师"AI生成
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    "company": {
        "company_name": "成都码拓客网络技术",
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        "company_description": "成都市码拓客网络科技有限公司，是人工智能时代的科技服务者：主要分为三大业务板块：一、公有云代理与运维：技术赋能，让IT更简单 ；二、企业数字化服务：从诊断到落地，让转型更落地；三、数据处理服务：审核标注，让数据更精准。三大业务模块并非孤立存在——数据处理为内容引入“活水”，云服务夯实“技术底座”，数字化服务则串联全局，推动企业从“被动应对”转向“主动进化”。码拓客将持续深耕行业需求，整合更多优质资源和科技力量，以卓越服务成就客户价值，陪伴每一家企业走向更广阔的数字化未来。公司在成都市高新区天府五街，互联网氛围浓厚，交通便利，诚邀有志之士的加入！！！"
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    "compensation": {
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            "min": 22000,
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        "benefits": "加班补助 | 生日福利 | 五险一金 | 零食下午茶 | 有无线网 | 团建聚餐 | 绩效奖金 | 餐补 | 年终奖 | 节日福利 | 员工旅游 | 带薪年假"
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    "requirements": {
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        "degree": "本科",
        "language": "中英双语",AI生成
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        "responsibilities": "岗位定位：本岗位⾯向 BA 团队 AI Agent 类项⽬交付，招聘具备 4-5 年经验的BPO/项⽬制FDE。\n需要能独⽴负责单个客⼾项⽬内的需求澄清、Agent ⽅案设计、搭建调优、联调测试\n和上线交付；岗位重点是交付质量、客⼾沟通和项⽬推进。\n⼀、团队介绍\n本岗位⾪属⽕⼭引擎数据交付 BA 团队。团队服务⼤ B 客⼾，覆盖业务需求拆解、数据实施、客⼾培训与项⽬交付，并正在推进 AI Agent / FDE 模式在客⼾场景中的规模化落地。\nBPO/项⽬制 FDE 将与内部 FDE、BA 顾问、ETL、产研、等⻆⾊协作，参与客⼾ AI Agent 项⽬的需求澄清、⽅案设计，直接负责Agent 搭建、系统联调、效果优化与上线⽀持。\n岗位重点不是后台⽀持，⽽是深⼊客⼾项⽬，对单项⽬交付结果负责。\n⼆、岗位定位\n⼀句话定义：这是⼀个能独⽴负责单个 AI Agent 项⽬落地的交付型 FDE，不是纯实施、纯配置、纯 Prompt ⼯程师。\n核⼼⽬标：保障单个客⼾ AI Agent 项⽬的交付质量与上线效果\n责任范围：项⽬内需求澄清、⽅案设计、Agent 搭建、调优测试、上线⽀持\n架构要求：能独⽴完成项⽬内 Agent 架构设计；复杂平台级取舍需与内部 FDE 对⻬\n三、岗位职责\n3.1 AI Agent 项⽬交付负责\n•负责单个客⼾ AI Agent 项⽬的端到端交付，包括需求理解、⽅案拆解、Agent 搭建、⼯具配置、Prompt 调优、知识库接⼊、联调测试、上线⽀持与问题跟进。\n•能够独⽴推进项⽬节奏，识别交付⻛险，主动拉⻬客⼾、BA、内部 FDE、产研等相关⽅。\n•对项⽬交付质量负责，确保 Agent 能够在客⼾真实业务场景中稳定运⾏，⽽不⽌于 Demo 演⽰。\n3.2 Agent ⽅案设计与搭建\n•基于既定平台能⼒，独⽴完成项⽬内 Agent ⽅案设计，包括意图识别、任务拆解、⼯具调⽤、知识库组织、RAG 链路、Prompt 结构、多轮对话流程与⼈机兜底边界。\n•能够根据客⼾需求选择合适的 Agent 搭建⽅式，完成配置、开发、调试与上线。\n•对复杂架构问题能够提出合理建议；涉及底座能⼒边界、重⼤技术取舍、跨系统架构变更时，及时与内部 FDE 或产研对⻬。\n3.3 客⼾需求对接与沟通\n•⾯向客⼾业务⽅和技术⽅，独⽴完成需求访谈、需求澄清、⽅案说明和问题跟进。\n•能将客⼾模糊需求拆解为可执⾏的 Agent 能⼒、数据准备要求、系统接⼝需求和测试验收标准。\n•能清楚解释 Agent 能做什么、不能做什么、哪些场景需要⼈⼯兜底，避免过度承诺。\n3.4 Prompt / Knowledge / Tool 调优\n•负责 Agent Prompt 设计与优化，包括⻆⾊设定、任务约束、Few-shot ⽰例、多轮上下⽂管理、\n异常兜底等。\n•负责知识库接⼊与基础调优，包括⽂档整理、知识切⽚、召回效果检查、答案质量验证。\n•负责⼯具调⽤链路调试，包括 API 参数设计、异常处理、返回结果结构化、Agent 调⽤稳定性优\n化。\n3.5 测试验收与上线保障\n•基于客⼾业务场景设计测试⽤例，覆盖正常链路、异常链路、边界问题和⾼频业务问题。\n•能使⽤既定 Eval / 测试框架进⾏效果验证，输出问题清单和优化建议。\n•参与上线前验收、上线后问题定位和交付复盘，保障项⽬按期交付。\n3.6 项⽬交付物输出\n•按项⽬要求输出必要交付物，包括需求说明、Agent 配置说明、Prompt 版本、接⼝说明、测试⽤例、验收记录、问题清单等。\n•可沉淀项⽬内可复⽤的 Prompt、SKILL、⼯具配置、测试⽤例，但不要求承担跨客⼾产品化抽象或底座产品⽅向规划。\n四、任职要求\n4.1 基础要求\n•本科及以上学历，计算机、软件⼯程、信息管理、数据科学、数学统计等相关专业优先。\n•4-6 年软件⼯程、数据交付、AI 应⽤开发、企业级系统实施或相关⼯作经验。\n•⾄少 1 年 AI Agent / LLM 应⽤项⽬经验，参与过真实业务场景中的Agent、RAG、智能问答、流程\n⾃动化或 AI 助⼿类项⽬。\n•有 to B 客⼾项⽬经验，能独⽴⾯向客⼾沟通需求、解释⽅案、推动问题闭环。\n•能接受部分驻场、客⼾现场沟通和项⽬交付节奏。\n4.2 技术能⼒要求\n•熟悉⾄少⼀种主流 Agent / LLM 应⽤平台或框架，如 Coze、Dify、LangGraph、hiAgent、Fastgpt或企业内部 Agent 平台等。\n•熟悉 Agent 搭建基本⽅法，包括 Prompt 设计、⼯具调⽤、知识库接⼊、⼯作流编排、多轮对话配\n置、异常兜底。\n•熟悉 RAG 基础链路，理解知识切⽚、召回、重排、上下⽂拼接、答案⽣成和效果评估的基本逻辑。\n•具备 Python 基础开发能⼒，能够编写脚本、调⽤ API、处理 JSON、完成简单后端接⼝联调。\n•熟悉 SQL，能够进⾏基础数据查询、问题定位和数据校验。\n•理解企业系统集成基本流程，能配合完成接⼝联调、权限确认、环境切换、上线验证等⼯作。\n•能阅读英⽂技术⽂档，具备快速学习新平台和新⼯具的能⼒。\n4.3 项⽬交付能⼒要求\n•能独⽴承接单个 Agent 项⽬的交付任务，不依赖他⼈逐步拆解⼯作。\n•⾯对模糊需求时，能主动澄清⽬标、拆分任务、定义验收标准，⽽不是被动等待指令。\n•具备较强的问题定位能⼒，能区分需求问题、数据问题、Prompt 问题、知识库问题、⼯具调⽤问\n题或平台能⼒问题。\n•具备良好的客⼾沟通能⼒，能把技术问题讲清楚，也能把业务诉求转化为可实现⽅案。\n•具备交付质量意识，关注稳定性、可维护性、测试覆盖和客⼾实际使⽤效果。\n五、加分项\n•有⼤ B 客⼾ AI 项⽬、数据项⽬、企业智能助⼿或流程⾃动化项⽬交付经验。\n•有汽⻋、互联⽹、政务、⾦融、零售、消费品等⾏业项⽬经验。\n•有 Coze / Dify / LangChain/Fastgpt/LangGraph / hiAgent 等平台的完整项⽬交付案例。\n•有 RAG 知识库调优、知识管理、企业知识问答项⽬经验。\n•有 API 集成、轻量后端开发、前端 Demo 搭建经验。\n•有 Prompt 模板、Agent 流程、⼯具调⽤链路的沉淀经验。\n•有客⼾现场驻场、复杂项⽬推进或多⽅协同经验。\n•有较强⽂档能⼒，能输出清晰的需求⽂档、⽅案⽂档、测试⽤例和交付说明。",
        "requirements_text": "",
        "skills": [AI生成
            "需求调研与需求分析",
            "业务理解与场景抽象",
            "Agent系统构建",
            "Prompt工程",
            "RAG与检索增强",
            "上下文/知识工程",
            "模型/Agent评测体系",
            "SQL与数据探查",
            "数据工程与数据管道",
            "客户需求洞察与澄清",
            "技术可行性与系统架构",
            "驻场与客户现场共创",
            "系统集成与接口对接",
            "调试排障与技术支持",
            "实施交付与验收",
            "编程与代码实现",
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