神州数码Agent工程师(J23206)
任职要求
1. 具备良好的 Python 编程基础，理解常用数据结构、面向对象编程、异步编程和 HTTP API。 2. 了解大语言模型基本原理及常见应用方式，有 Prompt Engineering、Agent、RAG、Function Calling 或工作流开发经验者优先。 3. 熟悉至少一种主流大模型 API，能够独立完成简单 AI 应用或原型…
工作职责
1. 参与 AIoT 平台 AI 应用能力建设，包括智能对话、语音交互、Agent、RAG、工具调用及多模态应用。 2. 参与 Python Agent 服务开发，对接和封装 LLM、ASR、TTS、Embedding 等模型与服务。 3. 参与 AI Agent 工作流、提示词、上下文管理、工具调用和领域插件的设计、开发与调试。 4. 协助建设 AI 应用评测体系，编写测试用例，分析回答质量、工具调用准确性、响应时延及异常表现。 5. 参与 AI 应用与设备、业务系统及第三方 API 的集成，协助实现端到端应用场景。 6. 跟踪主流大模型和 AI 应用开发技术，完成技术调研、原型验证及方案沉淀。 7. 编写必要的单元测试、接口文档和技术说明，持续提升代码质量与系统稳定性。
1. 负责企业级 AI Agent 平台（如 Dify）二次开发、功能扩展与日常运维，确保系统稳定高效。 2. 基于 AI Agent 框架（如 Langchain、LangGraph、AutoGen）设计和实现 Agent 核心功能，包括提示词功能设计、检索增强策略、知识记忆化管理及多轮交互能力优化。 3. 分析业务需求，设计可落地的 Agent 方案，持续优化性能和用户体验。 4. 跟踪 LLM Agent 技术前沿，探索新技术在业务场景中的应用，推动技术落地。
1、负责AI自动化Agent需求梳理、方案设计与落地实施，重点赋能游戏的研发，内容生产与运营全流程。 2、基于大模型搭建智能体，实现引擎开发，游戏设计、内容生成、数据分析等场景的自主规划、工具调用与业务流程自动化。 3、对接内部系统，完成Agent能力闭环，提升游戏研发效率与创意迭代速度。 4、构建并维护游戏设计知识库与RAG能力，为Agent提供精准的游戏业务上下文，赋能创意生成与决策辅助。 5、快速构建Agent原型，验证技术可行性，并基于主流框架搭建完整的Agent或Workflow。
vivo AI研究院致力于研发业界领先的人工智能技术，通过AI技术打造1001个便利，为全球5亿+vivo用户带来无处不在的惊喜和激动人心的体验，我们已在杭州、深圳、北京等地建立AI研发基地。 在这里，你将与我们一起专注于： 1、聚焦手机端侧智能体落地，负责手机终端 Agent 整体架构设计、端侧记忆系统研发与工程落地，围绕手机多模态环境感知、用户行为感知、场景上下文记忆、智能体自主进化核心方向做方案设计与算法量产落地； 2、结合手机整机软硬件特性、OS 系统规范完成工程编码，针对手机资源受限、功耗管控、多源传感器接入等技术难点攻坚，保障智能记忆功能稳定预装上线； 3、持续迭代优化手机端 Agent 架构，打磨终端记忆存取、上下文召回性能，优化智能体在日常使用场景下自主进化的稳定性、提升全场景主动智能使用体验。
vivo AI研究院致力于研发业界领先的人工智能技术，通过AI技术打造1001个便利，为全球5亿+vivo用户带来无处不在的惊喜和激动人心的体验，我们已在杭州、深圳、北京等地建立AI研发基地。 在这里，你将与我们一起专注于： 1、下一代个人化搜索问答 Agent 构建 1）设计基于 LLM 的端到端智能问答系统，覆盖意图理解、查询改写、检索增强、多源信息融合与高质量答案生成； 2）探索 Deep Research 能力，解决复杂问题、多轮对话与跨文档推理场景； 2、模型能力演进与前沿探索 1）推动 Reasoning 能力落地（CoT / 多步推理 / 自我反思与验证），提升复杂问题求解能力； 2）探索 RL Scaling、多目标优化等前沿方向，持续提升模型智能上限； 3）构建 Agentic 能力，打造具备自主决策能力的智能系统； 3、高价值场景落地 1）打造从“信息获取 → 理解 → 重新组织”的一体化体验（如知识库、推荐、问答等）； 2）融合结构化数据与实时信息，实现多模态、多源知识协同推理； 4、评测体系与工程闭环建设 1）构建覆盖真实性、时效性、权威性、相关性与用户体验的评测体系。 2）打通数据 - 模型 - 系统优化闭环，持续提升效果与工程效率。