锦鲤求职岗位描述
岗位职责
1、参与客服场景下AI Agent的研发：设计单Agent/多 Agent 协作架构，实现任务自动规划、工具调用与复杂工作流编排（如酒店信息查询、航司信息核对、工单创建/执行、AI 外呼用户协商等）；
2、构建高可用 LLM 应用：用 RAG、Prompt Engineering、Function Calling 与记忆机制，解决差旅场景下的幻觉、数据安全与上下文管理难题；
3、论文转工程：跟踪NLP/大模型领域顶会论文（CoT、ReAct、MCP、Agentic RAG 等），快速将理论转化为工程代码，完成从 Demo 到生产环境的原型验证与能力扩展；
4、业务落地与商业价值：深入酒店、机票、火车票、慧行等差旅业务，参与 Agent 在复杂企业场景下的解决方案开发与交付，把技术指标转化为可量化的商业价值（效率提升率、成本降低率、转人工率等）；
5、平台化与生态：沉淀Agent工具链与插件标准，支持业务方通过低代码方式自助搭建Agent工作流，推动平台能力产品化，加速行业解决方案的复制与推广。
岗位要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业；
2、熟练使用Java/Python/TypeScript中至少一种，熟悉OpenClaw/OpenCode/Dify/Coze等主流Agent产品，熟悉LangChain/LangGraph等开发框架；
3、熟悉Agentic RAG 的高级优化策略（多步规划、混合检索、重排序、知识图谱融合）；
4、熟悉Prompt Engineering与Function Calling，能根据业务场景指导模型选型与调优；
5、有构建Agent自动化评估体系（Evaluation Harness）的经验，能量化评估准确性、鲁棒性与任务完成率；
6、熟练使用Codex/Cursor/Claude Code等AI编程/Agent工具，是AI Native工作方式的实践者；
7、有累计1年以上大模型应用开发实习/自主项目经验。
加分项
1、有Multi-Agent 协作框架/MCP协议/工具生态设计及落地、沙箱化开发经验者优先；
2、熟悉SFT、RLHF、In-context Learning等技术，能根据业务场景指导模型选型与调优；
3、热爱前沿技术，在CV/NLP方向有扎实理论基础，有顶会论文或GitHub高Star开源项目者，具备快速读Paper并复现的能力。