神州数码高级/中级大模型智能体开发工程师(J21484)
任职要求
任职要求： 1.计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历； 2.具备智能体的系统架构设计能力，深入理解ReAct、CoT、Multi-Agent等主流范式及其适用场景； 3.拥有从0到1构建和调优复杂智能体的经验，能够独立设计并实现其核心控制流（如任务规划、工具路…
工作职责
岗位职责： 1.负责智能体的整体架构设计，包括但不限于推理流程规划、工具使用决策、记忆管理、以及多智能体协作等核心模式的设计与实现； 2.基于架构设计，主导智能体的核心模块开发，包括对话管理、意图识别、上下文理解等； 3.将传统推荐算法、业务规则与大模型的推理能力相结合，构建混合增强的推荐系统； 4.负责高效的提示工程与模型微调策略，并管理微调后模型的版本控制与生命周期； 5.负责智能体及其依赖服务的容器化，使用Docker等工具打包应用，并利用Kubernetes进行容器编排，实现弹性伸缩和高可用部署。
1. 参与制定团队在预测大模型领域的技术发展路线，负责关键算法的选型、架构设计、性能优化与落地交付，攻克高并发、高精度等技术难点 。 2. 主导高精度预测大模型（如时序预测、多模态预测）的研发全流程，包括模型设计、特征工程、训练调优及评估上线。探索并实践大模型（如Transformer系列）在物流预测场景的微调（Fine-tuning）、提示词工程（Prompt Engineering）以及RAG、智能体（Agent）等高级技术的应用 。 3. 负责或指导模型的部署、推理加速（如使用TensorRT/ONNX）及线上监控，确保算法服务的高可用与低延迟，并持续进行性能调优与轻量化部署 。 4. 紧密跟踪并评估业界SOTA模型与技术趋势，进行技术预研和概念验证（PoC），保持团队算法能力的行业领先性 。 5. 与业务部门、数据工程师、产品经理等紧密协作，深入挖掘需求，将算法成果转化为可落地的解决方案。指导中级工程师，进行知识沉淀与技术分享 。
1、专注于财务领域的大模型应用探索及落地工作，提升财务运营效率、降低人工介入，针对传统Java工程无法解决的模糊场景问题，以大模型提示工程的方式进行解决 2、重点、难点技术预研与攻关，前沿技术探索，持续探索更灵活高效的大模型应用落地方案，对系统性能持续优化，不断提升稳定性保障手段，追求卓越，能够应对突发状况，快速定位和解决问题； 3、参与组织建设，沉淀和分享业务、技术知识，辅导初级、中级工程师，参与优化流程规范。
1. 主导大模型系统架构设计： 负责RAG系统的整体架构设计，包括存储层、检索层、推理层与缓存层的技术选型与实现。 构建高可用、低延迟的分布式推理服务框架，支持向量数据库集成（如Milvus、Elastic）、知识库管理与多模态检索优化。 设计并实现Agent工作流编排框架，支持工具调用（MCP协议）、任务规划与自动化执行。 2.模型部署与性能优化： 负责大模型（LLM/VLM）的本地化部署、量化压缩、动态批处理与推理加速，优化GPU/CPU异构算力利用率。 3. AI服务平台开发： 基于Java/Go/Python构建高并发、可扩展的AI微服务，与现有业务系统深度集成，实现模型训练-部署-监控的全链路管理。 4.技术领导与跨团队协作： 指导中级工程师，制定技术方案，并主导技术攻关。与产品、算法、基础设施团队协作，定义需求并推动工程落地。
1、深度参与建设线下认款平台、余额流水平台。提升业务自动化程度和系统稳定性。 2、助力财务资金领域的信息化，建设国际化的资金管理系统，为业务出海保驾护航。 3、负责相关系统核心功能的设计与代码编写，高效保质地完成需求交付。 4、重点、难点技术攻关，持续探索更灵活高效的平台化方案，对系统性能持续优化，不断提升稳定性保障手段，追求卓越，能够应对突发状况，快速定位和解决问题。 5、参与组织建设，沉淀和分享业务、技术知识，辅导初级、中级工程师，参与优化流程规范。