AI 工程师

岗位介绍

作为全栈 AI 顾问（开发人员），您将负责构建全栈应用、代理式工作流、知识管道和工具集成，在企业 AI 前沿领域工作。您将在技术主管指导下，将业务需求转化为生产级代理式 AI 解决方案，并持续学习快速演进的代理式 AI 技术。

工作内容

• 设计并构建全栈代理式 AI 应用，包括 Python 后端、REST 和事件驱动 API 以及 React 前端
• 实现代理式应用用户体验，如流式响应、中间输出显示、推理透明度和错误处理界面
• 将业务需求转化为技术规格，与经理和客户澄清范围并交付成果
• 使用 LangGraph、AutoGen 等编排框架构建和配置代理，包括工具绑定和记忆配置
• 实现推理模式（ReAct、思维链、计划执行）并设计版本化提示架构
• 构建多代理工作流，定义代理角色、交接契约和升级路径
• 设计、构建和维护 MCP 服务器，连接代理与企业系统、API、数据库和 SaaS 平台
• 将业务流程转化为代理可执行的技能、结构化指令和可复用工作流
• 实现上下文工程管道、记忆架构和 LLM 网关配置
• 构建 RAG 管道，包括文档摄取、分块、嵌入、向量存储索引和混合检索
• 实现 Text-to-SQL 能力，包括模式接地、查询生成、验证和安全执行
• 集成 Elasticsearch 作为检索后端，构建知识图谱组件和本体驱动查询层
• 维护 CI/CD 管道，用于代理代码、提示更改和基础设施
• 为代理式系统配备生产可观测性，包括分布式追踪和令牌成本跟踪
• 构建代理测试套件，包括单元测试、集成测试和模拟环境
• 管理版本化代理和资产注册表，控制跨环境推广
• 保持对代理式 AI 框架、工具和研究的当前知识，并贡献内部知识共享

任职要求

• 具有全栈应用开发经验，熟悉 Python 后端和 React 前端
• 熟悉代理式 AI 编排框架，如 LangGraph 或 AutoGen
• 了解推理模式（ReAct、思维链、计划执行）和提示工程
• 具有 MCP 服务器设计和构建经验，熟悉 API 和数据库集成
• 熟悉 RAG 管道、向量数据库和检索技术
• 了解 Text-to-SQL 和 Elasticsearch 集成
• 具有 CI/CD、DevOps 和 AgentOps 实践经验
• 能够持续学习快速演进的 AI 技术