岗位职责： 1. 负责面向工业研发、仿真、制造、试验等场景的Agent系统设计、开发、调试与优化。 2. 基于大语言模型、知识库、工具调用、流程编排等技术，构建可执行任务规划、数据检索、代码调用、软件控制和结果分析的工业智能体应用。 3. 参与工业软件、仿真平台、数据库、知识图谱、文档系统及企业内部工具的接口集成，实现Agent对复杂工程流程的自动化支撑。 4. 负责Agent工作流、提示词模板、工具链调用逻辑、多轮对话状态管理和任务执行闭环的开发与维护。 5. 配合领域专家梳理工业任务流程、知识规则和典型案例，推动专业知识向可复用Agent能力沉淀。 6. 参与系统测试、效果评估、问题定位与性能优化，提升Agent在复杂工业任务中的稳定性、准确性和可追溯性。 7. 撰写开发文档、接口文档、使用说明和典型应用案例，支持团队内部协作和用户试用反馈。 岗位要求： 1.博士及以上学历（特别优秀者可放宽至硕士），计算机科学与技术、软件工程、人工智能、自动化、控制科学与工程、机械工程、动力工程及工程热物理、航空宇航科学与技术等相关专业；特别优秀的本科生可考虑。 2. 编程与工程能力：熟练掌握Python，具备良好的软件工程基础，了解常用后端开发、接口调用、数据库操作和工程化部署方法；具备独立完成模块设计、开发、调试和问题定位的能力。 3. 大模型与Agent技术：了解大语言模型基本原理和应用方式，熟悉Prompt Engineering、RAG、Function Calling/Tool Calling、工作流编排、多Agent协同、长上下文管理等相关技术。 4. 系统集成能力：具备将大模型能力与外部工具、工业软件、脚本程序、数据库、知识库或企业系统进行集成的经验，能够围绕真实业务流程构建可落地的Agent应用。 5. 工业场景理解：对工业研发、仿真分析、制造工艺、试验测试、设备运维、质量管理等场景具有一定理解，能够与领域专家沟通并抽象任务流程。 6. 学习与沟通能力：具备较强的快速学习能力、逻辑分析能力和技术表达能力，能够清晰理解需求、拆解问题并推动实现。 7. 工作态度：责任心强，注重代码质量和系统可靠性，对人工智能在工业领域的落地应用有热情。 8. 熟悉LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Dify、FastAPI、MCP等Agent开发或工程化框架者优先，有RAG系统、知识库问答、企业级智能助手、代码生成工具、自动化数据分析或智能运维系统开发经验者优先、有工业软件、CAE/CFD仿真软件、PLM/MES/ERP、试验数据平台、知识图谱或工程数据库集成经验者优先，了解Docker、Linux、Git、CI/CD、向量数据库、模型部署或高性能计算平台使用者优先。。