商汤大装置-Agent开发工程师
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机 / AI / 相关专业背景，精通 Python。 2. 有 LLM 或 Agent 应用开发经验，熟悉 LangChain、LangGraph、LlamaIndex、AutoGen 等之一。 3. 熟悉 RAG 架构，了解向量数据库（如 Milvus、Chroma、Pinecone 等）。 4. 有 Function Calling / Tool Use 的实际开发经验，能处理模型幻觉与异常输出。 5. 具备…
工作职责
负责基于大模型构建可落地、可复用的 AI Agent 应用与服务，让模型从“能对话”进化为“能完成任务”。 1. 基于主流大模型（如 Qwen、DeepSeek、SenseNova 等）设计并开发 AI Agent，解决真实业务问题。 2. 负责 Agent 核心能力开发，包括 任务规划、工具/API 调用、记忆机制（RAG）与结果校验。 3. 使用 LangChain / LangGraph / AutoGen 等框架，构建 单 Agent 或多 Agent 协作流程。 4. 编写和优化 Prompt，持续提升 Agent 输出的 稳定性、准确性和可控性。 5. 将 Agent 能力封装为 API 或服务，集成到现有业务系统中，并关注 效果、成本与延迟。
1. 负责实现和迭代自然语言处理相关算法，支撑企业数字化业务中的自然语言理解和生成需求，例如信息抽取、文档分析、检索问答、对话交互等； 2. 深度参与客户工程业务实现，将算法和企业业务需求应用相配合，实现客户端到端业务需求，实现LLM的落地最后一公里； 3. 积极跟进LLM SOTA技术，能够迅速在某一细分领域的深入掌握最新算法，包括但不限于基础模型跟进、推理框架优化、SFT训练及Agent智能体开发； 4. 设计和开发基于大语言模型（LLM）的智能Agent，优化其在不同业务场景中的任务规划、工具调用及自主决策能力； 5. 培训非LLM专业人员，使之具备基本标准业务落地AI赋能能力。
1. 负责商汤科技 AI 云平台的前端开发； 2. 与产品、后端，设计师团队协作，深度参与 AI 云产品的功能迭代与体验优化； 3. 能独立完成前端应用开发，包括但不限于 PC 端，小程序等。
1.大模型应用开发：负麦基于主流开源/闭源大模型进行应用落地，包括问答系统、智能助手、知识检索、文档处理等；并与产品、前端、后端、数据团队紧密协作，推动算法模型在真实业务中的部署与落地。 2.RAG 系统优化：主导通用型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统的构建与效果优化，包括召回、排序、长文本处理、多文档合成等关键环节。 3.Agent 框架开发：研究和实现多 Agent 协作框架，提高 Agent 在复杂任务中的稳定性与执行效果，探索如任务分解、工具使用、状态记忆等机制。 4.模型效果调优：结合业务场景，设计 Prompt、微调、评测等策略，提升大模型在特定任务中的表现。 5.技术积累与分享：沉淀可复用的模型应用框架、调优经验和评估指标，推动团队整体技术能力提升。
1. Agent 生产平台建设 构建并维护 AI Agent 的运行、部署与生命周期管理能力 支撑 Prompt、Agent 配置、模型与工具调用的版本化与可回滚 2. Agent 评估与可观测性 搭建 Agent 自动化评估（Evals）流水线，量化准确率、幻觉率、任务完成率等指标 建设面向 LLM / Agent 的全链路观测能力（调用链路、Token 成本、延迟等） 3. 基础设施与运维 维护 Agent 相关的推理服务、向量数据库与 API 网关 基于 Docker / Kubernetes 部署与管理 Agent 微服务架构 4. 成本、稳定性与安全 监控并优化 Agent 推理成本与性能 为 Agent 工具调用与代码执行设计安全隔离与沙盒机制