北京 BHT java jobs (salary & requirements)

岗位职责：
1. 核心架构设计：负责企业级 AI Agent 及多智能体系统（Multi-Agent System）的整体技术架构设计，确保系统具备高扩展性、
高并发性、高可用性和安全性。
2. 底层引擎研发：设计并实现 Agent 的核心组件，包括但不限于复杂任务规划（Planning）、记忆引擎（短/长期记忆、向量
数据库整合）、反思与纠错机制（Reflection）以及工具调用路由（Tool use / Function Calling）。
3. 编排框架建设：主导构建和优化标准化、模块化的 Agent 开发框架与编排工具，支持复杂业务工作流（Workflow）的低代
码或声明式定义（参考 LangGraph, AutoGen, CrewAI 等理念）。
4. 模型与工程深度结合：根据业务场景评估和选择合适的开源/闭源 LLM（如 GPT-4, Claude 3, Qwen, Llama 等），设计 Prompt
工程架构、RAG（检索增强生成）系统，并针对推理成本和延迟进行工程优化。
5. 基础设施与生态对接：统筹 Agent 平台与现有企业内部系统（ERP, CRM, 数据库，API 网关等）的集成方案，构建安全可靠
的沙盒执行环境。
6. 技术演进与前瞻：持续跟进 AGI、大模型和 Agent 领域的*新学术论文及开源社区动态，将其转化为产品技术竞争力；主
导技术难题攻关及关键代码的编写。
任职要求：
1. 教育背景：全日制本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业。
2. 工程经验：5 年以上后端或架构开发经验，至少 2 年以上复杂分布式系统架构设计经验。熟练掌握 Python / Go / Java 中至
少一种或多种编程语言。
3. AI / LLM 经验：
 深入理解大语言模型（LLM）的原理与局限性；
 熟练使用流行的大模型应用开发框架，如 LangChain, LlamaIndex, AutoGen, Semantic Kernel, LangGraph 等，
能指出其优缺点并有进行二次开发的能力；
 有实际落地的高质量 RAG（检索增强生成）系统搭建经验。
4. 存储与中间件：熟悉各种主流数据库（MySQL, PostgreSQL, Redis 等），具备丰富的向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Qdrant, Elasticsearch 等）使用和调优经验。
5. 云原生架构：精通微服务架构设计，熟练掌握 Docker, Kubernetes 等云原生技术体系，有大型高并发系统落地经验者优先。
6. 综合素质：具备优秀的抽象设计能力、逻辑思维能力及问题自驱解决能力；有极强的拥抱技术变革的热情。
加分项：
1. 行业经验加分：具备物流、供应链、运输或仓储管理领域的业务知识与系统架构经验者优先；熟悉运筹调度、路径规划、智
能客服等业务场景，并有将 AI/大模型技术落地于此的具体经验者尤佳。
2. 曾在 GitHub 等开源社区对知名的 LLM/Agent 相关项目有过核心代码贡献（PR 被合并）。
3. 有实际的大模型微调（SFT, DPO 等）或模型推理加速服务部署（如 vLLM, TensorRT-LLM, Triton）经验。
4. 主导过千万级大吞吐量、低延迟流式反馈系统设计。
5. 拥有从 0 到 1 构建过实际商业化 AI Agent 平台的工作经验。