AI应用开发工程师

任职要求

<p>职位描述</p><p>我们正在寻找一位具备 AI Agent 应用开发经验的工程师，参与下一代机票智能助手产品的设计与研发。你将负责构建基于大语言模型（LLM）的 Agent 系统，包括意图理解、任务规划、工具调用、知识检索、评测优化以及持续迭代闭环建设。保证AI产品从前到后完整落地，可维护可运营。参与AI agent评测，性能、准确率优化工作。</p><p>参与项目技术体系建设，完善工具和文档，参与技术分享</p><p><br></p><p><br></p><p>工作职责</p><p>Agent 系统开发</p><ul><li>负责基于 LLM 构建 Agent 系统与复杂 Workflow</li><li>设计并实现 ReAct、Plan-Execute、Multi-Agent 等 Agent 架构</li><li>实现 Tool Calling、Function Calling、MCP 等工具生态集成</li><li>设计任务规划、记忆管理、状态管理与长期上下文机制</li></ul><p>Prompt Engineering 与模型优化</p><ul><li>设计和优化 Prompt、System Prompt、Tool Description</li><li>建立 Prompt 评测体系与自动优化闭环</li><li>基于线上 Case 持续进行 Bad Case 分析与迭代</li><li>参与模型选型与效果评估</li></ul><p>LLM Evaluation</p><ul><li>构建 Agent、RAG、Prompt 等模块的自动化评测体系</li><li>设计 Accuracy、Latency、Cost、Preference 等评测指标</li><li>建设 Golden Dataset、Regression Test、Benchmark 体系</li><li>推动 AI 应用从经验驱动向数据驱动演进</li></ul><p>RAG 与知识增强</p><ul><li>负责企业知识库建设与检索增强生成（RAG）系统开发</li><li>设计向量检索、Hybrid Search、Re-Ranking 等检索链路</li><li>优化知识召回率、准确率与时效性</li><li>构建知识评测体系与数据质量监控机制</li></ul><p>微调与数据工程</p><ul><li>参与 SFT、DPO 等模型微调项目</li><li>设计训练数据构建、清洗与质量评估流程</li><li>结合业务场景探索小模型优化与领域模型建设</li></ul><p>前端与产品交互</p><ul><li>基于 TypeScript 开发 AI 产品能力</li><li>参与 Agent UI、Chat UI、Workflow UI 等前端开发</li><li>与产品、设计协同完成 AI 能力落地</li><li>优化用户体验与交互效果</li></ul><p><br></p><p>任职要求</p><p>必备条件</p><ul><li>本科及以上学历，计算机相关专业</li><li>熟练掌握 TypeScript</li><li>熟悉 Node.js 生态及现代前端开发体系</li><li>具备生产级大模型应用开发经验</li><li>熟悉 Prompt Engineering 方法论</li><li>熟悉 Agent 开发框架，并掌握其核心原理：</li><li>LangGraph</li><li>LangChain</li><li>LlamaIndex</li><li>AutoGen</li><li>或同类框架</li><li>熟悉 RAG 架构与相关技术栈</li></ul><p>技术能力</p><ul><li>熟悉 OpenAI、Gemini、Claude、Qwen、DeepSeek 等主流模型</li><li>熟悉 Tool Calling / Function Calling</li><li>熟悉常见向量数据库：Milvus、Elasticsearch、pgvector</li><li>熟悉评测体系建设与实验设计</li><li>熟悉 AI 应用性能优化与成本优化</li></ul><p>加分项</p><ul><li>有 Prompt 自动优化经验</li><li>有 AI Evaluation 平台建设经验</li><li>有 SFT/DPO/LoRA 微调经验</li><li>有 MCP、A2A 等 Agent Protocol 实践经验</li></ul><p><br></p><p><br></p><p>我们希望你具备</p><ul><li>对 AI Agent 充满热情</li><li>善于从真实业务问题中抽象通用能力</li><li>具备数据驱动和评测驱动思维</li><li>关注 AI 应用的准确率、成本、延迟与用户体验</li><li>能够推动系统形成持续优化、自我进化的闭环</li></ul><p><br></p><p>技术栈</p><ul><li>TypeScript</li><li>Node.js</li><li>React / Next.js</li><li>LangGraph / LangChain</li><li>OpenAI / Gemini / Claude / Qwen / DeepSeek</li><li>Elasticsearch / Milvus / pgvector</li><li>Docker / Kubernetes</li><li>GitHub Actions</li><li>Langfuse / LangSmith </li></ul><p><br></p><p>关键词</p><p>Agent · RAG · Evaluation · Prompt Engineering · Fine-tuning · Workflow · MCP · Multi-Agent · TypeScript · AI Application Engineering</p>