智能体研发工程师

1、负责 GIS、遥感领域 AI 智能体系统的架构设计与开发，覆盖任务规划、工具调用、记忆管理、多智能体协同等核心模块，完成从方案设计到上线落地的全流程； 2、负责将 GDAL、PostGIS、ArcGIS、ENVI 等空间数据处理与分析能力封装为标准工具接口，按 MCP 协议接入智能体，构建可复用的领域工具库； 3、负责遥感影像智能解译方向智能体工作流的搭建与调优，支撑地物分类、目标检测、语义分割、变化检测等任务的自动化执行与结果输出； 4、负责领域知识库 RAG 链路建设，包括文档解析、切片策略、Embedding 选型、向量检索与重排优化，提升问答与检索准确率； 5、负责智能体运行状态管理、效果评测与回归测试，建立评测集与可观测机制，持续优化任务执行成功率； 6、配合业务与产品团队完成需求分析、技术方案编写与项目交付，参与技术选型、规范制定及团队技术能力沉淀。

1、硕士及以上学历，遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、计算机科学与技术、人工智能等相关专业； 2、3 年以上 GIS 或遥感方向研发经验，熟练使用 Python，掌握 GDAL/OGR、rasterio、geopandas、shapely、pyproj 等空间数据处理库，理解坐标系转换、栅格与矢量数据模型； 3、熟悉遥感影像预处理与解译流程（辐射定标、几何校正、正射、融合、镶嵌），了解分类、检测、分割、变化检测等典型算法及其评价指标； 4、熟悉 LangChain、LangGraph、AutoGen、agent scope 等智能体开发框架中至少一种，掌握 Function Calling、MCP、多轮上下文与状态管理机制； 5、具备 RAG 工程落地经验，熟悉 Milvus、pgvector 等向量数据库，了解 BGE/Qwen 等 Embedding 模型及 Rerank 方案；6、熟悉神经网络、大模型原理，掌握模型量化、大模型微调； 6、熟悉 FastAPI 或 Flask、Docker、Linux 开发环境，具备接口设计、服务化部署与异步任务处理能力； 7、具备良好的业务理解与沟通能力，能将业务需求转化为明确的技术方案与交付口径。