【工作职责】 1、深度使用 AI 工具驱动日常开发，将 AI 融入需求分析、方案设计、编码实现、调试排查、Code Review 等研发全流程； 2、独立设计、开发和迭代 AI Agent，能根据业务场景完成 Agent 的架构选型、Prompt 设计、工具编排与端到端交付； 3、建立 Agent 效果评估体系，设计评测指标与测试用例，通过系统化的 Eval 持续度量和优化 Agent 表现； 4、开发和维护团队内部的 AI 提效工具与工作流，包括自定义 Skills、MCP Server、Prompt 模板、自动化脚本等； 5、独立或协作完成业务功能的全链路交付，覆盖前端、客户端、后端，不设边界； 6、持续探索 AI 新工具和新模式，沉淀最佳实践，推动团队整体 AI 能力提升。 【任职要求】 1、1 年以上开发经验，至少精通一个技术领域（前端 / 客户端 / 后端均可）； 2、熟练使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等），有用AI突破自身不熟悉领域的实际经验； 3、扎实的 Prompt Engineering 能力，掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧； 4、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制，能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路； 5、熟悉 Agent 架构模式（ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等），有独立开发 Agent 与搭建 Eval 体系的经验； 6、有 RAG 系统开发经验，了解文档切分、Embedding 选型、向量检索及质量优化； 7、熟悉主流大模型 API（Claude / OpenAI / DeepSeek 等），了解 Streaming、Context Window 管理、Token 成本优化等工程实践； 8、能编写自定义 Skills、搭建 MCP Server，为团队构建可复用的 AI 工作流。 加分项： 1、有全栈开发经验，能独立覆盖前端、客户端、后端中两个及以上方向； 2、有模型微调（LoRA）、多模态应用或 AI 可观测性建设经验； 3、有 MCP、A2A 等 AI 协议的实践经验； 4、有开源贡献或 AI 相关 Side Project 经历。