神州数码

1. 智能体核心功能开发：基于LangChain、LlamaIndex、Dify等主流框架，独立参与大模型智能体的搭建与开发，实现ReAct推理、工具调用、任务规划、循环迭代执行等核心能力，完成单智能体基础功能落地。 2. RAG知识库与智能体融合落地：负责企业私有知识库、文档库的预处理、向量嵌入、向量数据库搭建与检索优化，结合Agent实现精准问答、文档解析、信息抽取、智能总结等业务功能，解决大模型幻觉、知识滞后等问题。 3. 智能体工作流设计与编排：根据业务需求，拆解复杂任务流程，设计可视化智能体工作流，完成多步骤任务拆分、节点调度、条件判断、自动重试等逻辑开发，提升智能体自主执行能力。 4. 功能调试与性能优化：负责智能体对话逻辑、任务执行链路的调试排错，针对响应速度、检索准确率、任务完成率、稳定性等指标进行优化，迭代提升智能体整体体验。 5. 工具集成与接口开发：配合业务需求，完成第三方API、插件工具、数据库、办公系统的对接集成，拓展智能体自动化能力，实现数据互通、任务自动触发与执行。 6. 文档沉淀与技术迭代：整理智能体开发文档、技术方案、使用规范，跟进大模型智能体行业新技术、新框架，参与团队技术方案研讨与轻量化创新落地。 7. 配合业务落地交付：对接产品、测试、业务团队，理解需求并快速迭代功能，配合完成测试验收、上线部署、问题修复，保障智能体项目顺利交付。

基础硬性条件 1. 2025-2026届应届本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、智能科学与技术、软件工程、数据科学、电子信息等相关专业优先，数理、统计等相关专业有AI实战项目者亦可。 2. 具备扎实的计算机基础知识，熟悉数据结构、算法、计算机网络、数据库基础理论。 3. 拥有良好的代码规范与逻辑思维能力，具备独立排查问题、自主学习迭代的能力。 技术能力要求（核心） 1. 编程基础：熟练掌握Python开发，熟悉常用语法、第三方库，具备独立开发脚本与项目的能力。 2. 大模型与智能体基础：理解LLM基本原理，熟悉Agent核心机制（工具调用、思维链CoT、ReAct、任务规划），了解主流智能体框架（LangChain、LlamaIndex、Dify任意其一）。 3. RAG技术掌握：掌握知识库构建全流程，熟悉文档切片、Embedding向量生成、向量数据库（Milvus、Qdrant、Chroma任意其一）使用与检索优化。 4. 工程落地能力：了解API接口开发与调试，熟悉基础后端开发逻辑，能够完成工具插件对接、业务功能整合，具备轻量化项目部署经验者优先。 5. 模型应用认知：了解大模型微调、提示词工程、上下文管理、幻觉规避等常用优化手段，具备实际落地优化经验优先。 加分项（应届生核心竞争力） 1. 拥有完整的Agent/RAG实战项目（个人项目、课程设计、竞赛项目、实习项目均可），可现场演示、讲解技术方案。 2. 熟悉多智能体协作、智能体工作流编排、自主任务调度等进阶能力。 3. 了解Docker基础部署、轻量化服务搭建，具备项目上线落地经验。 4. 参与过AI相关竞赛、开源项目贡献、大模型相关科研项目/论文。 综合素质要求 1. 对AI智能体技术有浓厚兴趣，持续关注行业技术动态，愿意深耕Agent应用研发方向。 2. 具备良好的需求理解能力、沟通协作能力，能够高效配合团队完成开发任务。 3. 严谨细致、抗压能力强，具备快速学习、问题复盘、迭代优化的思维。