1、负责通用智能体协作平台的底层架构设计与核心模块研发，包括多智能体通信协议、任务调度引擎、状态同步机制等，持续优化平台性能与可扩展性。 2、负责工业大数据分析场景下的底层技术支撑与模型研发，包括流式计算、时序存储、数据湖索引等，支撑业务侧高效数据流转与分析能力建设。 3、负责领域知识图谱底层存储、推理算法及查询引擎的研发与维护，推动图谱构建与动态更新机制创新。 4、负责机器学习模型的底层算法实现、分布式训练优化及模型压缩部署，开展前沿算法原型验证与性能调优。 5、主持或深度参与智能体相关研发项目与工程项目，侧重底层技术突破、系统架构设计、大模型智能体协同及研究成果产出（专利、论文等）。 6、完成岗位相关的其他工作任务。

1、具备多智能体系统底层通信与协同机制的深入理解，熟悉分布式共识、消息队列、任务编排等技术，具备平台级架构设计与核心模块研发能力。 2、掌握工业大数据底层处理技术，熟悉流式计算引擎、时序存储、数据湖索引等方向，能够进行数据模型优化与分析引擎研发。 3、精通知识图谱底层存储与推理技术，熟悉图数据库存储结构、图遍历算法、RDF/OWL推理等，具备图谱构建与查询优化能力。 4、熟悉大模型及传统机器学习模型的底层调优方法，包括预训练模型微调、参数高效调优（LoRA/QLoRA）、分布式训练加速、模型量化与推理部署等。 5、具备主持或深度参与智能体相关研发项目的能力，能够围绕底层技术突破、大模型智能体协同、系统性能优化及研究成果产出开展工作。 6、具有较强的科研创新能力与工程落地能力，有相关专利、论文或代表性研发成果者优先。