职位描述：1. 参与智能体产品（KnowIns.ai、知保、智能理赔大师、知药智能体等）的研发，负责 RAG 问答、工具调用、多轮对话、工作流编排等核心能力建设； 2. 基于保险知识库、医药知识库构建检索与知识服务能力：向量化、混合检索、重排、知识更新管线，让模型「答得准、答得对」； 3. 负责 Prompt 工程与 Agent 编排调优：函数 / 工具调用、MCP 协议集成、多智能体协同，结合真实业务反馈持续优化； 4. 搭建智能体质量评估体系：自动化评估、回归集维护、线上效果监控，用数据驱动迭代； 5. 跟进 LLM 前沿技术（推理模型、长上下文、多模态、模型微调），评估并落地到业务场景； 6. 与算法、产品、业务团队协作，保障服务稳定性、性能与数据安全合规。 职位要求：1. 2027 届本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自动化等相关专业； 2. Python 功底扎实，数据结构与算法基础过硬，具备良好的工程素养； 3. 熟悉主流大模型 API 与开源模型（Qwen、DeepSeek、GLM 等），了解 RAG、Agent、Prompt Engineering 基本概念； 4. 了解至少一种 Agent / LLM 应用开发框架（LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze 等）或向量数据库（Milvus、FAISS、pgvector 等）； 5. 有能拿得出手的动手项目：AI 应用、NLP、后端服务、竞赛、开源贡献均可； 6. 对医疗 AI 有敬畏心，认同「数据安全与合规是底线」。 加分项： 有智能体 / RAG 应用从 0 到 1 落地经验； 了解模型微调（LoRA / SFT）、评测或推理加速（vLLM 等）； 有医学、药学、保险领域知识储备； ACM / 数据竞赛获奖，或发表过相关论文。 参与过 AI 相关竞赛、黑客松或开源项目。

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