理想汽车agent 开发实习生
实习兼职研发质量地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 具备完整Agent开发能力,熟练掌握LangChain / LangGraph、OpenAI Agents、Dify 等开发框架,熟悉OpenClaw,Multi-Agent Systems 及前沿 AI Agent 技术趋势; 2. 能够完成 AI 应用系统的后端开发、API接口开发及服务化部署; 3. 熟练掌握 RAG架构及常见优化方法,如…
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工作职责
聚焦智能汽车研发与质量,提效AI Agent和相关产品的全栈开发: 1. 负责AI应用产品的前端和后端系统设计与开发; 2. 参与需求分析、架构设计与方案评审,与需求方团结协作,保障高质量交付; 3. 跟踪LLM技术及行业应用趋势,结合电动汽车研发质量业务特点,持续优化智能应用方案。
包括英文材料
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
LangChain+
https://python.langchain.com/docs/tutorials/
New to LangChain or LLM app development in general? Read this material to quickly get up and running building your first applications.
https://www.freecodecamp.org/news/beginners-guide-to-langchain/
LangChain is a popular framework for creating LLM-powered apps.
开发框架+
[英文] Understanding Modern Development Frameworks: A Guide for Developers and Technical Decision-makers
https://www.freecodecamp.org/news/understanding-modern-development-frameworks-guide-for-devs/
后端开发+
https://www.youtube.com/watch?v=tN6oJu2DqCM&list=PLWKjhJtqVAbn21gs5UnLhCQ82f923WCgM
Learn what technologies you should learn first to become a back end web developer.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
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1. 参与 LLM / Agent 应用开发,包括 Chat Bot、意图识别、多轮对话、RAG、工具调用、工作流编排等方向,推动大模型在业务场景落地。 2. 参与 Agent 工程化建设,包括 Prompt 编排、知识库构建、向量检索、工具调用、日志分析、效果归因和链路优化。 3. 参与 Agent 评测体系建设,构建评测集、设计评测指标、分析 bad case,并持续优化准确率、召回率、任务完成率和稳定性。
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更新于 2026-03-24杭州
