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（1）技術(shù)架構(gòu)設(shè)計??：主導(dǎo)基于LLM的智能體系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，涵蓋RAG知識庫、多智能體協(xié)同框架等模塊，確保系統(tǒng)的可擴展性、穩(wěn)定性和高性能； ??（2）技術(shù)攻關(guān)與優(yōu)化??：解決AI功能在端云側(cè)的部署難題（如內(nèi)存占用、計算性能、功耗控制），優(yōu)化智能體核心機制（規(guī)劃、執(zhí)行、記憶、工具調(diào)用）； ??（3）AI系統(tǒng)落地??：推動RAG、ReAct等技術(shù)的業(yè)務(wù)場景適配，設(shè)計數(shù)據(jù)召回策略、知識庫構(gòu)建及多模態(tài)交互能力，提升垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)表現(xiàn)； ??（4）框架開發(fā)與工具鏈建設(shè)??：開發(fā)智能體中間件，主導(dǎo)智能體開發(fā)、編排開發(fā)框架的設(shè)計研發(fā)，支撐流程智能、數(shù)據(jù)智能等企業(yè)智能化場景； ??（5）主導(dǎo)多智能體協(xié)同??技術(shù)研發(fā)落地：設(shè)計多Agent協(xié)作系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計智能體通信機制（如MCP、ANP協(xié)議），支撐實現(xiàn)智能體任務(wù)拆解、行動路線規(guī)劃及分布式調(diào)度； ??（6）模型與安全治理??：負責(zé)模型安全、知識庫向量化存儲、幻覺抑制技術(shù)研發(fā)，確保全鏈路合規(guī)性及數(shù)據(jù)隱私保護； ??（7）技術(shù)預(yù)研與團隊賦能??：跟蹤前沿技術(shù)（如LLM推理優(yōu)化、分布式訓(xùn)練），通過Code Review和技術(shù)分享提升團隊工程能力。

任職要求：

（1）計算機、人工智能相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，3年以上AI領(lǐng)域研發(fā)經(jīng)驗，5年以上架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗 ； （2）主導(dǎo)過企業(yè)級AI Agent或LLM應(yīng)用項目，具備從需求分析到生產(chǎn)部署的全流程經(jīng)驗； （3）精通Python/Go/Java至少一門語言，熟悉分布式系統(tǒng)設(shè)計、微服務(wù)及高并發(fā)架構(gòu)； （4）深入掌握RAG、ReAct、COT等核心技術(shù)原理，具備多路召回、向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus）優(yōu)化經(jīng)驗； （5）熟悉主流AI框架（LangChain、AutoGPT、LlamaIndex）及深度學(xué)習(xí)工具（PyTorch、TensorFlow）； （6）具備智能體評估體系設(shè)計能力，熟悉多Agent協(xié)作框架（如CrewAI、Autogen）及LLM推理優(yōu)化技術(shù)，了解分布式訓(xùn)練、模型量化部署及智能合約集成經(jīng)驗者優(yōu)先； （7）有開源項目貢獻或技術(shù)社區(qū)影響力者優(yōu)先。