高级大模型应用算法工程师

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无锡, 南京

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AI中心

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• 主导生产级Agent编排内核：任务规划、链式流程、分支循环、异常回滚及多智能体协同，解决冲突和死锁
• 打通Agent与企业知识库：动态检索、多轮修正、混合召回、分块重排、分层治理和增量更新，降低幻觉与漏召
• 设计检索、编排和工具调用的一体化架构，支撑云端高并发、低延迟业务
• 建设版本管理、监控告警、A/B评测和弹性扩容，以量化、缓存及上下文压缩优化时延与Token成本
• 预研Agent/RAG技术，将标准化工作流用于企业自动化、智能问答与业务协同
• 主导跨团队技术规范，沉淀可复用编排组件、知识库适配框架和实践

Qualifications and expectations

• 3年研发经验，有相关AI实战经验，Agent编排、知识库RAG融合项目研发经验
• 有生产级AI系统架构设计经验，熟悉Docker/K8s、微服务等工程化实践，具备高并发编排、检索链路优化经验
• 熟练掌握Python/Go/Java，精通PyTorch深度学习框架，深度熟悉LangChain、AutoGen、LangGraph等主流Agent编排框架，具备框架二次开发、流程定制能力
• 深刻理解Agent核心原理，精通任务编排、动态规划、多智能体协同、工具链式调用核心模块设计与落地
• 本科及以上学历，计算机、人工智能、机器学习等相关专业
• 具备较强的技术攻坚、问题复盘、跨团队沟通与项目推进能力
• 扎实掌握RAG全链路：向量数据库、混合检索、文档分块、重排与知识库分层治理，独立解决匹配、幻觉抑制与信息复用问题

Preferred qualifications (not mandatory)

• 有开源Agent编排框架、RAG知识库框架贡献经验
• 持有Agent编排、智能知识库、大模型应用相关专利或顶会论文
• 具备多模态Agent、多智能体集群协同、大规模企业知识库平台落地经验