岗位职责：
1、基于 LangChain/LangGraph 框架，主导多智能体系统的架构设计、核心模块开发与工作流编排，实现智能体间的协同协作、任务拆分与自主决策（如分工型智能体、工具链协同智能体）；
2、负责 Agentic RAG（智能体增强检索生成）全流程优化，包括检索策略设计、上下文感知召回、多轮交互式检索、知识库更新机制，提升复杂问题的答案准确性与时效性；
3、主导文档处理全流程开发，设计适配不同类型文档（结构化 / 非结构化、长文本 / 短文本）的分块策略、向量化方案（如 Embedding 模型选型、分块粒度优化），搭建高效知识库；
4、独立完成智能体系统从需求分析、技术方案设计、编码开发、测试验证到生产环境部署的端到端落地，解决工程化过程中的兼容性、稳定性问题；
5、针对智能体系统的性能瓶颈（如响应延迟、检索效率、资源占用）进行优化，制定大模型成本控制策略（如模型压缩、推理加速、缓存机制设计、按需调用）；
6、跟踪 LLM 智能体、RAG、多模态交互等前沿技术与理念，将新技术、新方案快速迭代到现有系统，提升产品竞争力；
7、协同产品、算法、后端团队，明确业务需求转化为技术方案，输出技术文档、接口规范，保障系统可扩展性与可维护性。
任职要求：
1、 计算机、信息工程、自动化、人工智能等相关专业；3年以上工作经验；
2、技术能力：精通LangChain/LangGraph框架，具备多智能体系统设计、AgenticRAG优化、工作流编排等实战经验，擅长python语言；
3、工程化能力：能独立完成智能体系统从设计到落地的全流程开发，并具备性能优化经验；
4、技术视野：各类型文档的分块向量化，了解前沿技术和理念，了解大模型成本控制策略。