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1.智能体架构部署与研发研究 负责智能体应用架构设计部署与落地，实现复杂业务场景下的大模型多轮对话与任务规划。
2.Skill / Tool 搭建与集成研究 编写并维护高质量的 API 接口，为大模型提供外部工具调用能力，实现 AI 与 OA数据库及本地文件系统的深度联动。
3.检索增强生成系统构建研究 负责基于本地知识库的文档解析向量化召回策略调优，提升大模型在垂直领域的回答准确率，降低幻觉。
4.性能调优与工程化 参与开源大模型的端侧轻量化部署与推理加速，优化应用层的端到端响应延迟。
1.博士研究生学历，必须是计算机科学软件工程等纯正计算机科学相关理工科专业。
2.有AI相关行业经验。
3.使用过Ollama 或 vLLM 在本地跑起过 Qwen或 Llama-3，用过 DifyFastGPT 或者 Coze 搭建过带分支逻辑的复杂业务工作流。
4.Agent 工程化落地能力。 掌握主流 AI 协议（MCPSkills 等）记忆系统（Memory）知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力 AI 应用者，可以实现利用AI工具极大提升开发效率，并能设计出稳定可控可落地的Agent系统。
5.扎实的python编程功底。理解主流 LLM 能力与局限，能够清晰拆解任务并通过 LLM 或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型应用范式及主流 Agent 框架 ，具备大模型幻觉Prompt 注入等风险工程化应对思路。