理想汽车大模型框架开发工程师

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、参与有灵平台Agents框架设计开发与优化，并负责将Agents框架应用于游戏AI的工程化服务于游戏产品； 2、探索Agent运行引擎（推理、感知、记忆等），关注AI智能体在游戏产品中的应用场景，并不断优化Agents框架的性能，提升Agents框架的稳定性和易用性；

1、负责高德出行场景（驾车，骑行，步行）的大模型应用框架开发，构建高可用、低延迟的分布式系统； 2、负责优化Agent决策引擎、任务调度、多模态数据处理等模块的性能与稳定性； 3、负责搭建Agent与外部系统（如数据库、API、第三方服务）的高效通信机制； 4、负责保障大模型应用系统架构的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性； 5、负责协调业务资源，与大模型算法和数据源服务等团队协作，保障项目有效落地和需求高效交付。

- 负责 AI Agent 的服务端核心开发工作，基于提示词工程优化 Agent 的交互逻辑与响应效果，提升 Agent 的智能化水平和用户体验。 - 基于 AI 大模型框架，搭建和优化 Agent 的底层技术架构，保障 Agent 系统的稳定性、高效性和可扩展性。 - 深度运用大模型的 function calling/tools 能力，开发并维护符合 mcp 协议的接口，实现 Agent 与外部系统的数据交互和功能集成。 - 运用 Python、Java 等编程语言，完成 Agent 服务端的模块开发、代码重构和性能优化，确保系统满足业务需求和性能指标。 - 与产品、算法、前端等团队紧密协作，参与 Agent 产品的技术方案设计和评审，解决开发过程中的技术难题，推动产品快速迭代上线。