京东大模型应用开发高级工程师（智能体开发方向）

1.主导公司级的AI Tools平台架构设计，构建工具注册、语义加工与权限管理体系，设计多业务场景里Agent对工具的高效调用和管理平台； 2.开发公司级Agent-Tools协同框架，设计Tools动态检索、执行隔离与上下文共享机制，解决多Agent协同作业时的工具准召提升，结合RAG优化、知识库融合等技能，提升Agent在高并发下的工具决策效率； 3.建设高可用工具服务中台，优化工具调用链路（压测/熔断/降级/流量调度），支撑十到百万级QPS的工具服务响应，保障复杂业务场景的并发可靠性； 4.推进跨团队技术协同，主导工具接入标准制定、开发者生态建设与业务方联动，通过统一协议实现Agent-工具-业务系统的高效对接，有高度的服务客户意识；

1. 负责AI算法在电机控制、电源控制或诊断预警等领域的应用，以及在嵌入式芯片部署落地； 2. 负责基于动驱软件业务场景大语言模型应用的数据探索、Prompt Engineering、模型微调等工作，软件AI智能体落地； 3. 建立软件数据管理体系，保障数据的准确性、完整性和安全性； 4. 持续跟进业内技术方向并与团队业务方向结合进行技术方向规划指定。

1. 负责客户智能体的核心架构设计、开发与迭代，实现任务规划、推理决策、多智能体协作等关键能力 。 2. 深度集成主流大语言模型，熟练运用提示词工程、微调等技术，优化智能体在物流客服场景下的意图理解、对话生成与任务执行效果 。 3. 主导智能体系统从技术选型、原型验证到大规模部署的全流程，解决高并发、低延迟等工程挑战，确保系统的高可用性与稳定性 。 4. 与产品经理、业务运营及算法团队紧密协作，深入理解客户服务流程与痛点，将技术能力转化为可量化、可落地的业务解决方案 。 5. 跟踪智能体领域的前沿技术（如Agent框架、RAG、多模态交互），进行技术预研和概念验证，推动技术在业务场景中的创新应用 。

1. 主导现有物流系统AI化升级的整体后端架构设计，结合业务场景制定技术选型方案（如微服务/云原生架构），规划大模型集成、Agent调度的分层架构，保障系统扩展性与兼容性。 有成功落地经验、个人作品者优先； 2. 设计企业知识库的分布式架构，基于Python/Java技术栈搭建多源数据接入层、向量检索层与服务封装层，解决高并发下的数据同步与检索性能问题，输出架构设计文档。 3. 负责AI Agent核心架构落地，设计多智能体协作框架（如基于事件驱动/服务调用模式），定义Agent通信协议与状态管理机制，规避系统耦合风险，保障架构稳定性。 4. 主导架构评审与技术难点攻关，定期评估AI化架构适配性，输出架构演进方案，协调跨团队资源推进落地，确保系统AI化升级符合业务长期发展需求。