1. 参与AI Agent 核心研发 参与基于大语言模型的智能体（Agent）架构设计与开发，攻克任务规划（Planning）、长期记忆（Memory）、工具调用（Function Calling / Tool Use） 等核心技术难题；探索并实现多智能体协同（Multi-Agent） 机制，构建能够处理复杂长链路任务的自动化工作流 2. 参与AI Native 应用构建 设计并优化高质量的 Prompt 链路与 RAG（检索增强生成） 系统，提升模型在垂直领域的回答准确性与专业度；参与构建 AI 原生应用的产品形态，将大模型能力封装为可复用的服务与组件 3. 参与业务场景落地与迭代 深入理解金融/证券业务场景（如智能投顾助手、自动化投研分析、智能营销与客服、数字员工等），挖掘业务痛点；将 Agent 能力与实际业务结合，推动 AI 产品的工程化部署、效果评估与持续迭代，用数据驱动体验优化 1. 学历专业：计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上在读（极优秀的本科生亦可） 2. 编程功底：扎实的 Python 编程能力，代码风格规范，熟悉 FastAPI 等现代 Web 框架 3. LLM 认知：深入理解大语言模型工作原理，熟悉 Transformer 架构，有丰富的 Prompt Engineering 实战经验 4. Agent 技术栈：熟悉 AI Agent 核心机制（ReAct、Plan-and-Solve、RAG 等），了解或实操过主流框架（如 LangChain、LlamaIndex、LangGraph、AutoGen、CrewAI 等） 5. 工程基础：熟悉 Linux 环境、Git 版本管理、Docker 容器化，具备良好的工程化落地思维