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一、Agent工程師 1、負責(zé)智能Agent框架的設(shè)計、開發(fā)、優(yōu)化和維護工作。 2、構(gòu)建低代碼或零代碼平臺，實現(xiàn)快速構(gòu)建、配置和部署Agent相關(guān)功能，滿足業(yè)務(wù)需求。 3、深入研究LLM的最新進展，結(jié)合業(yè)務(wù)需求，將新技術(shù)應(yīng)用于Agent框架中，提升Agent的智能水平。 4、與產(chǎn)品、研發(fā)等團隊緊密合作，確保Agent框架能夠滿足業(yè)務(wù)需求并順利上線。 5、編寫相關(guān)技術(shù)文檔，為團隊成員提供技術(shù)支持和培訓(xùn)。 崗位職責(zé)： 1、計算機科學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，具有2年以上相關(guān)領(lǐng)域工作經(jīng)驗。 2、深入理解LLM的原理、應(yīng)用及優(yōu)化技巧，熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型。 3、熟悉目前已有的各種Agent框架，包括但不限于對話系統(tǒng)、任務(wù)導(dǎo)向型Agent等，具備根據(jù)業(yè)務(wù)需求和技術(shù)發(fā)展，優(yōu)化和改進Agent框架的能力。 4、熟練掌握至少一種低代碼或零代碼Agent開發(fā)平臺，了解其基本原理、組件及使用方法。能夠利用低代碼或零代碼平臺快速構(gòu)建、配置和部署Agent，降低開發(fā)成本和時間。熟悉低代碼或零代碼平臺中的自動化和集成功能，能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于Agent的開發(fā)和優(yōu)化中。 5、熟練掌握Python等編程語言，具備良好的編程習(xí)慣，能夠編寫高效、可維護的代碼。 6、對新技術(shù)保持敏感，具備快速學(xué)習(xí)和應(yīng)用新技術(shù)的能力。 7、具有良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠跨團隊協(xié)作，解決復(fù)雜問題。 加分項： 1、有React/Vue/Electron技術(shù)背景或項目經(jīng)驗 2、有成功利用低代碼或零代碼平臺開發(fā)并上線智能Agent的經(jīng)驗，能夠展示項目的實際效果和成果。 3、熟悉自然語言處理、語音識別、計算機視覺等交叉領(lǐng)域的技術(shù)，并能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于Agent框架中。 4、對強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等先進的人工智能技術(shù)有深入了解，并能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于Agent框架的優(yōu)化中。 5、有開源項目貢獻經(jīng)驗，熟悉GitHub等代碼托管平臺，能夠分享自己的技術(shù)經(jīng)驗和成果。 6、具備良好的英語閱讀和寫作能力，能夠閱讀和理解最新的英文技術(shù)文獻和資料。 二、知識庫方向 1、負責(zé)使用LangChain等Agent框架和知識庫相關(guān)技術(shù)開發(fā)跨平臺的知訓(xùn)庫應(yīng)用程序。 2、參與軟件需求討論、編碼實現(xiàn)、測試及文檔編寫。 3、優(yōu)化應(yīng)用程序性能，提高用戶體驗。 4、指導(dǎo)工作組并與團隊成員緊密合作，確保項目按時交付和達到預(yù)期質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。 5、關(guān)注行業(yè)動態(tài)，不斷學(xué)習(xí)新技術(shù)，提升自身技能水平。 崗位職責(zé)： 1、計算機、數(shù)學(xué)、自然語言處理或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，2年以上相關(guān)領(lǐng)域工作經(jīng)驗。 2、具備基于LLM的知識庫（RAG）開發(fā)經(jīng)驗，了解知識庫的構(gòu)建、維護和優(yōu)化方法。 3、了解LangChain中的向量數(shù)據(jù)庫（Vector Store）和Embedding技術(shù)，能夠利用這些技術(shù)進行數(shù)據(jù)檢索和文本語義搜索，能夠利用LangChain進行高效的LLM應(yīng)用程序開發(fā)。掌握LangChain的記憶機制，能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于信息檢索、問答系統(tǒng)、個性化推薦等場景 4、熟悉LangChain與LLM（如ChatGPT-4等）的集成方法，能夠?qū)⑼獠繑?shù)據(jù)與LLM結(jié)合，實現(xiàn)模型鏈接自定義知識庫。 5、熟練掌握Python等編程語言，熟悉文本處理、自然語言處理和數(shù)據(jù)挖掘的常用算法和技術(shù)。 加分項： 1、熟悉知識圖譜的構(gòu)建原理和技術(shù)，包括實體識別、關(guān)系抽取、知識融合等。 2、熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）和相關(guān)工具（如Spacy、NLTK等）。 3、具備良好的數(shù)據(jù)分析和處理能力，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，并有效地從數(shù)據(jù)中提取有用信息。