智能互联灵犀互娱-AI应用开发工程师（AI Agent）-北京

1. 负责AI Agent产品的完整设计和开发，包括产品架构设计、功能实现和用户体验优化； 2. 具备完整的AI Agent开发经验，熟悉提示词工程、上下文管理； 3. 具备全栈开发能力，能够独立完成前端、后端、数据库的完整项目开发； 4. 精通Python MCP/Function Call开发，能够构建高效的AI工具调用系统； 5. 具备RAG知识库系统设计和优化能力，了解RAG技术发展历程和适用场景；

1、负责平台业务多个 AI 原生创新应用的全链路研发工作，从产品构思、技术选型、架构设计、开发实现到上线运营全方位参与，端到端推动项目落地。 2、带领创新团队完成 AI 原生产品的快速验证与迭代，确保快速完成从概念到可验证产品的闭环。 3、对大模型应用开发范式有深入理解，能在 Agent 架构设计、RAG 知识检索、Prompt/Skill 工程、多模态交互等方面做出技术决策并指导团队执行。 4、作为研发负责人，负责创新项目的整体管理工作，确保多个创新项目并行推进时资源合理分配、节奏可控。

1、构建智能化数据服务体系：围绕全球买量投放业务，设计并搭建标准化的数据分析体系与数据看板；引入AI数据分析能力，提升数据服务的自动化水平与响应效率，确保业务方能快速获取关键洞察与决策支持。 2、媒体算法与投放策略结合：深入理解国内外主流广告媒体的流量分发机制与推荐算法逻辑，通过数据分析识别媒体版位特性与素材表现规律，协助制定更精准的买量策略，提升投放ROI及关键指标达成率。 3、风险预警：建立投放风险预警机制，快速识别投放风险（如成本激增、转化下跌、媒体作弊等）并提示风险点； 4、数据产品化与方法论沉淀：将通用的分析需求转化为标准化的数据产品或服务模块，持续优化“媒体理解+AI分析”的服务流程，确保数据服务能够灵活适配不同地区、不同产品的差异化投放需求。

1.负责 AI Agent 产品的设计与开发，参与产品架构设计、核心功能实现、工具调用链路建设和用户体验优化。 2.基于真实业务场景构建可用的 AI Agent，包括任务拆解、Agent 流程设计、提示词工程、上下文管理、记忆机制和效果迭代。 3.负责 Agent 工具调用能力建设，包括 MCP、Function Call、外部 API 集成、工具编排、异常处理和调用效果优化。 4.参与 RAG 知识库系统建设与优化，包括文档处理、切分策略、向量检索、召回排序、答案生成和效果评估。 5.负责或参与 Java 服务端开发，包括接口设计、业务逻辑实现、数据库交互和系统稳定性优化。