大模型应用开发实习生（Agent方向） JD

一、岗位名称

大模型应用开发实习生（Agent方向）

二、岗位描述

1. 智能体应用开发：参与智能体（Agent）应用的技术选型与模块设计，协助完成系统架构的落地，保障系统的可扩展性与可维护性。

2. 提示工程实践：参与复杂提示链（如Chain-of-Thought、ReAct等）的设计、测试与迭代优化，提升智能体的行为准确性与可靠性。

3. RAG流程开发：协助完成检索增强生成（RAG）全流程开发，包括数据源接入、文档处理（切块、清洗）、向量化、检索策略设计与结果重排等环节。

4. 上下文工程：参与对话管理与上下文控制策略的设计，协助优化上下文窗口使用效率，保障多轮对话与长任务流中的连贯性。

5. 工具集成开发：协助构建智能体与外部工具、API及数据源的集成能力，实现Function Calling等功能，让Agent具备执行实际操作的能力。

6. 性能评估与优化：参与智能体性能评估体系的搭建，包括响应质量、延迟、Token成本、幻觉率等指标，基于数据反馈协助进行工程优化。

7. 后端服务支持：参与支撑智能体运行的后端微服务开发，解决高并发、稳定性与安全性等工程问题。

三、职位要求

1. 学历与专业：计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业硕士及以上在读学生，2026届及以后毕业优先。

2. 编程基础：精通Python，具备扎实的数据结构、算法与软件工程基础，有良好的代码规范意识。

3. AI应用经验：有基于LLM的应用开发实践经验（如智能体、AI助手、Copilot等），了解主流LLM应用框架（如LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel）者优先。

4. 核心技术能力：

◦ 了解提示工程（Prompt Engineering）的基本原理与实践方法。

◦ 熟悉RAG全流程，了解至少一种向量数据库（如FAISS、Milvus、Pinecone等）。了解常用数据库，如mysql。

◦ 了解上下文工程与对话管理技术，有复杂多轮对话或Agent流程设计经验者优先。

5. 软技能：具备出色的问题解决能力与快速学习能力，良好的沟通协作与团队合作精神，对AI Agent前沿技术有持续的学习热情。

四、加分项

• 有Agent框架（如AutoGPT、MetaGPT等）的实际开发或二次开发经验。

• 熟悉LLM应用的评估框架与方法，有相关实践经验。

• 了解LLMOps，具备LLM应用的监控、部署与运维经验。

• 对多模态、自主规划等AI Agent前沿技术有持续跟踪与实践。

有意者将CV发到：li.zhang【AT】oxtium.com