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        "requirements_text": "深度学习\n大模型算法\n多模态算法\n算法工程化经验\n强化学习\n模型加速/性能优化\nPython\nAI应用开发工程师（Agent/RAG方向）\n岗位职责\n负责公司AI智能获客平台、企业AI员工及智能销售助⼿等产品的设计、开发与迭代，推动⼤模型能⼒在真实业务场景中落地。\n基于OpenAI、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek等大模型，开发客户画像、线索分析、内容生成、意图识别、智能问答及销售跟进等功能。\n使⽤LangChain、LangGraph、LlamaIndex等框架搭建Agent工作流，实现任务规划、工具调用、状态管理、上下文记忆及多Agent协作。\n负责企业知识库及RAG系统建设，包括文档解析、向量检索、重排序、权限控制和回答效果优化。\n负责Tool Calling、MCP及第三方API集成，将AI能力与CRM、邮箱、WhatsApp、企业微信、搜索服务等业务系统连接。\n持续优化Prompt、模型效果、响应速度和调用成本，完善模型超时、幻觉、限流、重试、降级及人工接管机制。\n与产品、前端、后端及业务团队协作，将企业获客、销售、客服和运营流程转化为稳定、可执行的AI应用。\n任职要求\n本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；项目经验优秀者可适当放宽。\n具备2年以上软件开发经验，有大模型应用、Agent、RAG或企业AI项目实际开发经验。\n熟练掌握Python，熟悉FastAPI、Flask或Django等后端开发框架，具备良好的代码和工程规范。\n熟悉主流大模型API，理解Prompt、Token、上下文管理、结构化输出、流式响应及Function Calling等机制。\n熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex、AutoGen等至少一种AI应用开发框架，能够独立设计Agent工作流。\n熟悉RAG技术，掌握文档解析、Embedding、向量检索、混合检索及检索效果优化。\n熟悉PostgreSQL/MySQL、Redis及至少一种向量数据库，具备API设计和第三方系统集成能力。\n熟悉Git、Linux、Docker及基本部署流程，能够独立完成模块开发、测试、上线和问题排查。\n具备较强的业务理解、自驱力和结果意识，能够将业务需求快速转化为可落地的AI产品功能。\n加分项\n有AI获客、CRM、智能销售、智能客服或营销自动化项目经验。\n有多Agent、复杂工作流、企业知识库或大规模文档处理经验。\n有WhatsApp、企业微信、邮箱、Facebook、TikTok等渠道集成经验。\n有多租户SaaS、模型评测、可观测性或Token成本优化经验。\n能熟练使用Codex、Claude Code、Cursor等AI编程工具提升研发效率。\n有从0到1完成AI产品设计、开发、部署和交付的完整项目经验。",
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