【招聘】Agent 工程师岗位（Base 上海 20-30K）

有简历直接私聊发我简历。公司规模不大有几个传统开发，目前希望招一个对agnet开发有深度的从0到1把 agnet这块带起来。

岗位介绍

现有产品及应用研发团队已具备一定开发基础，目前正在进一步建设产品中的 AI 核心能力。现招聘 Agent 工程师，负责大模型、Agent、RAG 等 AI 能力的 0→1 设计、建设与工程化落地，并与现有业务系统及研发团队协同集成。

工作内容

- 负责 Agent 系统设计与开发：Agent Loop、Planning、Context Engineering、Memory、Tool Calling、Workflow / Multi-Agent 等。

- 建设 Agent Harness / Runtime：模型接入与路由、上下文管理、工具系统、MCP、Sandbox、权限、状态管理、超时重试、Tracing / Observability。

- 负责 RAG 系统建设与优化：文档解析、Chunking、Embedding、Hybrid Search、Query Rewrite、Rerank、上下文组装、引用溯源及效果评测。

- 建设 LLM Gateway：多模型统一接入、路由 / Fallback、Streaming、限流并发、缓存、Token / 成本统计及调用链监控。

- 将 AI 能力接入现有产品，与前后端、算法及业务工程师协作完成接口、数据和业务链路集成。

- 深度实践 AI Coding / AI-native Development，使用 Claude Code、Codex、Cursor 等进行设计、编码、测试、重构和调试，并推动团队形成 AI 编程规范、Skills / MCP、自动测试及代码验收体系。

- 负责 AI 模块从 PoC → 工程化 → 生产应用，持续优化任务成功率、准确率、稳定性、延迟和成本。

任职要求

- 熟练 Python，具备扎实的软件工程能力，熟悉异步编程、API、数据库、Linux、服务部署及线上问题排查。

- 有真实 Agent / RAG 项目经验，理解 Agent Runtime / Harness，而非仅会使用框架搭建简单流程。

- 熟悉 MCP、Tool Calling、Structured Output、Prompt / Context Engineering、向量检索、Rerank 等技术。

- 有 LLM Gateway / 多模型调用体系实践，理解模型路由、Fallback、限流、缓存、监控及成本控制。

- 强 AI Coding 能力，能够大量使用 AI 完成实际研发，并有能力推动团队通过 AI 提升研发效率。

- 技术面广、学习能力强，能够快速研究新模型、新框架及开源项目并完成工程落地。

- 有 AI 模块 / AI 平台 0→1 建设经验优先。

加分项

- 有 AI Coding Agent / Coding Harness / Deep Research Agent / Multi-Agent 项目经验。

- 熟悉 Claude Code / Codex 等 Coding Agent 的 Skills、MCP、Sub-Agent、Context 管理。

- 有 LangGraph / LangChain / LlamaIndex 等开源项目 PR 或高质量 GitHub 项目。

- 有 Eval、Benchmark、Tracing、Agent Observability 体系经验。

- 有机器学习 / NLP / 推荐 / 时序信号等算法背景。

- 有推动团队采用 AI-native 研发方式的实际经验。