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工作職責:
1. 智能Agent開發：基于大模型開發智能Agent，滿足不同業務場景需求。
2. Agent平臺構建：使用 Dify、FastGPT 等工具，構建和優化智能Agent開發平臺，提高系統可擴展性和易用性。
3. RAG（檢索增強生成）優化：利用 LangChain 等開源產品，提升大模型的信息檢索和生成能力。
4. 大模型調優：具備大模型微調數據準備能力，能夠進行數據清洗、標注、格式轉換等操作，并具備模型微調訓練能力，優化大模型在特定任務上的表現。
5. 存儲與記憶管理：集成 Chroma、Pinecone、Milvus 等向量數據庫，優化Agent的長期記憶能力，并熟悉 MemGPT、LangMem、Zep 等Memory管理框架，實現高效的Agent記憶存儲與檢索。
6. Agent框架：熟悉 AutogenAI、LangGraph、DSPy、CrewAI、LlamaIndex 等Agent開發框架，能夠構建可擴展的智能體系統。
7. MCP協議與Client-Server架構：熟悉 MCP（Multi-Agent Communication Protocol），具備 Client-Server架構 的開發與集成能力，能夠設計高效的Agent通信機制。
8. DSL定義與執行引擎開發：具備 DSL（領域專用語言） 的定義、生成能力，并能夠開發高效的 DSL執行引擎，用于智能Agent的任務編排和執行。
9. 技術創新與分享：跟進AI Agent領域的***趨勢，撰寫技術文檔，推動團隊技術進步。
任職資格:
1. 計算機科學、人工智能或相關專業，本科及以上學歷。
2. 熟悉大模型（LLMs）：理解GPT、BERT等大模型的原理，具備大模型微調數據準備能力和模型微調訓練能力。
3. Agent開發經驗：熟悉 Dify、FastGPT 等Agent開發工具，能夠閱讀和優化其代碼。
4. RAG技術棧：掌握 LangChain，能夠構建高效的檢索增強生成系統。
5. Agent框架：熟悉 AutogenAI、LangGraph、DSPy、CrewAI、LlamaIndex，能夠構建智能Agent系統。
6. 存儲與記憶管理：熟悉 Chroma、Pinecone、Milvus、Weaviate 等向量數據庫，并掌握 MemGPT、LangMem、Zep 等Memory管理框架，優化Agent的長期記憶能力。
7. MCP協議與Client-Server架構：熟悉 MCP協議，具備 Client-Server架構的開發與集成經驗。
8. DSL定義與執行引擎開發：具備 DSL定義、生成 能力，并能夠開發 DSL執行引擎，用于智能Agent的任務編排。
9. 編程能力：熟練掌握 Python、Node.js、Java 中至少一門語言
10. 團隊合作與問題解決能力
加分項：
- AI項目經驗：有完整的AI應用開發經驗，熟悉 Mistral AI、Ollama、OpenAI API 等大模型生態。
- 開源貢獻：有開源項目經驗，或在 LangChain 等項目中有貢獻。
- Agent可觀測性：了解 LangSmith、LangFuse、Arize 等工具，優化Agent的監控和調試能力。
（技術上不用全部會，大部份會就行）