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核心職責 ：
1、數據處理與分析：
·編寫高效 SQL 查詢從 MySQL 數據庫提取、整合數據。
·使用 Python (Pandas, NumPy 等) 和 Excel 進行數據清洗、預處理、轉換和探索性分析。
2、大模型智能體開發與應用 ：
·應用集成： 將開發的智能體集成到現有業務系統、工作流或前端界面中（如通過 API）。
·Agent 編排與管理： 實現多智能體的協作、任務分配與結果匯總。
·RAG 系統構建： 開發檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統，整合企業知識庫（可能存儲在 MySQL 或其他地方）和大模型能力，提升智能體回答的專業性和信息準確性。
·提示工程與優化： 精通提示詞（Prompt）工程技巧，設計、測試和優化提示策略以提升智能體任務執行的準確性、可靠性和效率。
·智能體框架與工具應用： 熟練使用主流智能體開發框架和工具鏈（如 LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI 等）構建復雜、可交互的智能體系統。
·智能體設計與開發： 基于大模型（如 OpenAI GPT系列、Claude、國產大模型等）設計、開發和調試智能體（AI Agent）應用，解決特定業務場景問題（如智能客服、自動化流程、知識問答、決策支持、代碼生成輔助等）。
3、AI/機器學習模型開發 (傳統與結合)：
·探索大模型與傳統模型的結合： 研究并實踐如何將大模型能力（如作為特征生成器、推理引擎）與傳統機器學習模型結合，解決復雜問題。
·應用 Python 和 AI/ML 庫（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch 等）開發傳統機器學習模型。
4、模型/智能體部署與維護：
·監控模型/智能體在生產環境的性能、資源消耗和效果，進行迭代優化和問題排查。
·部署訓練好的傳統模型或封裝好的智能體應用（使用 Flask/Django/FastAPI 等框架或云服務）。
5、數據可視化與報告：
·清晰匯報智能體項目的進展、成果和挑戰。
·使用 Python 可視化庫或 Excel 展示數據分析結果和智能體應用效果評估。
6、數據庫協作與知識管理：
·與數據庫團隊協作，優化用于支持智能體（特別是RAG）的知識庫數據結構和查詢效率。
7、自動化與效率提升：
·開發 Python 腳本或智能體工具，自動化數據處理、報告生成或業務流程。
任職要求 ：
1、計算機科學、人工智能、數據科學、軟件工程或相關領域的本科及以上學歷（學信網可查）。
2、·精通 Python 編程： 2年以上Python后端開發經驗，熟悉Python生態，熟練使用Pandas、NumPy等數據處理庫，具備良好的代碼規范與架構設計能力；·
3、大模型與智能體開發經驗 (核心新增)：·深入理解大模型原理、能力邊界及發展趨勢。
4、·具有實際的大模型智能體開發項目經驗，熟悉智能體的設計模式和工作流程。
5、·熟練掌握至少一種主流智能體開發框架（如 LangChain, LlamaIndex 等）。
·6、精通提示詞（Prompt）工程技巧和優化方法。
·7、了解檢索增強生成（RAG）技術原理并有實踐經驗。
·8、扎實的 AI/ML 基礎： 理解常見機器學習算法原理，有使用 Scikit-learn 或深度學習框架的經驗，熟悉PyTorch或TensorFlow等AI框架，了解模型開發、分布式訓練或混合精度訓練，有AI應用開發經驗者優先；
·9、熟練的 MySQL 操作： 精通 SQL 查詢、數據操作和基礎優化。
·高級 Excel 技能： 精通公式、透視表、圖表制作，能進行高效數據分析。
·數據處理能力： 熟練使用 Pandas, NumPy 進行數據處理。