岗位职责:1. 深入对接业务方，通过访谈、需求澄清和流程梳理，识别具备业务价值和落地可行性的 AI 应用场景；能够将模糊的业务问题转化为明确的需求、交付目标和技术方案。2. 负责 AI Agent、Skill 及相关 AI 应用的方案设计与独立开发，包括但不限于 Agent 编排、Prompt 设计、模型调用、Tool Calling、知识库 / RAG、Memory、工作流、MCP 等能力的开发与集成。3. 根据业务场景设计和实现具备自主规划、任务执行、工具调用及结果反馈能力的 AI Agent 或 Skill，并完成调试、部署和迭代优化。4. 推动 AI 应用与现有业务系统、数据、流程及权限体系集成，支持准入管理、权限认证、多 Agent 协作和应用治理等能力建设。5. 建立并持续优化 AI 应用的效果评估、数据监控和反馈闭环，结合业务使用情况开展 Prompt 优化、模型评估、工具优化及后续训练。6. 参与 AI 应用平台及相关基础能力建设，持续优化响应时间、成本、扩展性、稳定性、可观测性和易用性，沉淀可复用的组件、Skill、Agent 模板和最佳实践。任职要求:1. 国内外知名高校计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上在读；每周可实习至少 3 天，连续实习至少 3 个月。2. 具备较强的沟通、协作和需求理解能力，能够与非技术背景的业务方有效沟通，主动追问、澄清问题，并将业务语言转化为可执行的产品和技术方案。3. 具备较强的 FDE 意识和业务落地意识，不局限于接收需求和完成编码；能够理解业务目标、判断场景价值与技术可行性，主动推动方案从需求到上线的完整闭环。4. 具备独立解决问题和工程化交付能力，能够在需求不完整、信息不充分的情况下推进工作，识别风险、拆解问题并输出可落地的解决方案。5. 熟练掌握 Python，具备良好的软件工程基础、接口开发、系统集成、调试和问题排查能力；掌握 Java、TypeScript 或具备前端 / 全栈开发能力者优先。6. 熟悉 LLM 应用与 Agent 相关技术，了解 OpenAI API、Hugging Face、LangChain、AutoGen 等框架或工具；理解 Model、Tool、Memory、Knowledge、Prompt、RAG、MCP、A2A 等核心概念和实践方式。热爱技术，持续关注大模型、Agent 和 AI 应用领域的发展，具备快速学习能力、严谨的逻辑思维和较强的责任心。具备独立从 0 到 1 开发 Agent 或 Skill 的能力，能够完成场景分析、方案设计、开发实现、效果验证和持续迭代。加分项：有真实业务场景的 AI 应用、Agent、Skill、RAG、MCP Server、企业知识库或工作流自动化项目经验，且能够清晰说明场景背景、个人职责、技术方案、交付结果和实际效果。

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