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崗位職責(zé)：
1. 搭技術(shù)框架：有能力將語(yǔ)音識(shí)別、圖像解析、文字生成這些功能進(jìn)行整合，同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全確保智能體能和現(xiàn)有系統(tǒng)系統(tǒng)兼容。
2. 持續(xù)調(diào)優(yōu)：通過(guò)模型輕量化、錯(cuò)誤分析調(diào)優(yōu)性能，建立監(jiān)控追溯體系，設(shè)計(jì) “反饋 - 微調(diào)” 閉環(huán)實(shí)現(xiàn)智能體持續(xù)進(jìn)化。
3. 協(xié)同辦公：把業(yè)務(wù)方的需求變成技術(shù)能實(shí)現(xiàn)的方案，實(shí)現(xiàn)智能體平臺(tái)的部署、維護(hù)；如果多個(gè)智能體一起工作，還要解決它們之間的配合問(wèn)題。
探索新可能：嘗試把智能體和新設(shè)備結(jié)合用，能夠指導(dǎo)、開(kāi)發(fā)智能體。
任職要求：
1. 大學(xué)本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件等相關(guān)專業(yè)；
2. 編程語(yǔ)言：精通 Python，這是智能體開(kāi)發(fā)中最常用的語(yǔ)言，同時(shí)熟悉 Java、C++、Go 等編程語(yǔ)言中的一種或多種也會(huì)有優(yōu)勢(shì)，還需要熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架及分布式訓(xùn)練。
3. 智能體開(kāi)發(fā)框架：熟悉主流智能體開(kāi)發(fā)框架，如 Dify、Coze、FastGPT、LongChain、LongGraph 等，了解其工作原理和使用方法，能夠基于這些框架進(jìn)行智能體的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。
4. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：扎實(shí)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法，熟悉 NLP、知識(shí)圖譜、多模態(tài)技術(shù)棧，熟悉 LLM 與工具調(diào)用技術(shù)，能夠運(yùn)用這些技術(shù)進(jìn)行智能體的模型訓(xùn)練和優(yōu)化。
5. 工具集成與協(xié)議：掌握通過(guò) MCP 協(xié)議集成各類工具的方法，能夠利用 MCP 實(shí)現(xiàn)智能體對(duì)不同數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)和數(shù)據(jù)交互，了解 API 開(kāi)發(fā)，如 FastAPI、Flask、Spring Boot 等，以便實(shí)現(xiàn)智能體與其他系統(tǒng)的對(duì)接。
6. 分布式系統(tǒng)與并發(fā)編程：熟悉分布式系統(tǒng)、多線程編程，能處理高并發(fā)場(chǎng)景下的智能體協(xié)同問(wèn)題，具備應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和高并發(fā)請(qǐng)求的能力。具有優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)溝通和協(xié)作能力、責(zé)任心強(qiáng)，善于學(xué)習(xí)，有較強(qiáng)的自我驅(qū)動(dòng)，具有獨(dú)立分析并解決問(wèn)題的能力。