ai后端开发工程师

1、方案架构与落地:基于主流智能体框架(LangChain,LangGraph,Dify等)，负责制造领域的Agent全链路方案设计、工作流编排与生产级部署。 2、工程化深度优化:针对复杂业务逻辑，完成智能体核心组件的定制化开发。包括但不限于:多步推理链条(ReasoningChains)调试、ReAct/Plan-and-Execute模式优化、高质量RAG系统构建及长上下文(Long-context)管理、Query改写等。 3、 工具链与集成:负责自研工具集(Tool-use/Plugins)的封装与API标准化，实现Agent与现有S、PRM、PLM、SW等系统的高效集成。编写高性能、可维护的代码，确保智能体在复杂业务流中的稳定性与响应低延迟。 4、评测与迭代驱动:建立完善的智能体评测体系(Evaluation Benchmark)，通过对模型幻]觉、工具调用准确率、推理逻辑连贯性的持续跟踪与回测，实现基于反馈的自动化迭代。 5、前瞻性技术转化:持续追踪大模型前沿技术(如长逻辑推理模型、多模态Agent、群智感知等)，并将技术洞察转化为新能源场景下的创新产品形态。

1、对制造业领域AI智能体的行业标杆案例、技术发展趋势有深度见解;具备扎实的大型、RAG开发及提示工程实战能力，能结合虚拟电厂、电力交易等具体新能源场景，自主选择并设计智能体技术路径(如大模型+RAG+小模型+工具链等组合方案)。 2、精通至少一种大模型开发框架(LangChain、SpringAI等)，熟悉dify/百炼等主流开源/商用智能体开发平台，能独立完成复杂业务工作流的构建与调试;掌握模型:化、微调、推理优化等核心技术，具备智能体工程化落地能力。 3、扎实掌握MP、深度学习、机器学习相关理论，对大模型底层原理有深入理解;熟练运用STF、LoRA等大模型训练与调优技术，能针对新能源场景需求完成模型定制化调优 4、具备出色的逻辑思维能力与开放性问题解决能力，跨团队沟通协作高效，能精准拆解业务需求并通过技术手段驱动解决方案落地;拥有强烈的结果导向意识与项目推进能力。 5、计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历;2年及以上AI智能体全济程开发工作经验，有独立负责智能体功能模块从设计、开发到交付的完整项目经历