AI Agent 开发工程师

Responsibilities

1.参与企业级、医疗行业AIAgent产品与解决方案的设计、开发和落地。 2.基于大语言模型构建Agent应用，包括任务规划、工具调用、工作流编排、多轮对话、记忆管理、状态管理等能 力。 3.负责RAG系统的开发与优化，包括文档解析、向量检索、混合检索、重排序、上下文构建、答案生成与可追溯 性设计。 4.设计和接入企业内部系统、医疗业务系统或第三方API，使Agent能够完成真实业务操作 5.参与Prompt Engineering、Agent行为约束、输出格式控制、异常处理、安全边界和可解释性设计。 6.建设Agent评测与监控体系，包括任务成功率、回答准确性、幻觉率、召回率、响应时延、用户反馈等指标。 与产品、医学、算法、后端、前端和交付团队协作，将AI能力转化为可部署、可运维、可迭代的产品功能。 7.跟踪AIAgent、大模型应用框架、企业级AI工程化等方向的技术进展，并推动在实际项目中的应用。

Requirements

1.计算机、软件工程、人工智能、数据科学、生物医学工程或相关专业本科及以上学历。 2. 熟悉至少一种主流工程开发语言，具备良好的工程开发能力，能够独立完成后端服务、模型调用、接口集成、业 务系统对接等开发工作;不限定技术栈，Python、Java、Go、Node.js、TypeScript等均。 3.熟悉大模型接口与请求模型，理解 Chat Completions、Responses API、Function Calling/Tool Calling、结构 化输出、流式响应、上下文管理、错误重试、限流与成本控制等机制;不要求依赖特定Agent框架，能够根据业务复杂度判断何时使用框架、何时直接基于模型API和工程代码实现。 4.理解AIAgent的核心机制，包括规划、反思、工具调用、函数调用、多智能体协作、工作流编排、记忆机制、上下文管理等。 5.熟悉RAG的基本原理和常见优化方法，包括embedding、向量数据库、chunking、metadata、rerank、hybrid search、queryrewrite 等。 6. 熟悉主流大模型 API或开源模型调用方式，例如 OpenAl、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek、Llama、GL M等。 7.具备良好的问题拆解能力，能够将业务流程抽象为Agent可执行的任务、工具和状态流。 8.具备良好的代码质量意识，理解日志、监控、异常处理、权限控制、接口规范、测试和部署等工程实践。 9.熟练使用AI 工具辅助开发，能够合理使用Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codex等工具进行需求拆解、方案设计、代码生成、调试、重构、测试用例生成和文档编写，同时具备对AI生成内容进行判断、验证和修正 的能力。 10.对医疗或企业级软件场景有兴趣，能够理解真实业务中的稳定性、安全性、可控性和合规要求。

Who this role is for

本科及以上

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