AI算法工程师

该职位来源于猎聘 职责描述： 1.负责核保、理赔、客服等保险业务场景的需求分析，将业务需求转化为可落地的Agent解决方案；协同产品与后端团队对接核心业务系统，推动方案落地并量化业务价值。 2.负责保险场景 Agent 整体方案的设计与开发，构建任务规划、工具调用、多智能体协作编排等核心能力。 3.负责 RAG 问答、知识库构建、多轮对话、工作流编排等核心能力建设，设计并沉淀可复用的 Agent Skills。 4.负责基座模型选型、SFT 微调、量化蒸馏、推理优化及Prompt 体系设计；融合 ML/DL 技术，持续提升业务场景应用效果。 5.搭建Agent自动化评测与全链路可观测体系，构建业务评测数据集，定义幻觉率、任务完成率等指标；形成业务场景下的 Agent 自进化闭环，基于真实业务反馈持续迭代优化。 6.跟踪Agent与大模型前沿技术，开展技术预研与原型验证；沉淀通用工作流模板与技术规范，推动多条保险业务线复用。 任职要求： 1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，硕士优先。 2.精通 Java/Python/Go 中的至少一门；熟悉 LangChain/LangGraph/LlamaIndex/AutoGen、Dify、Coze 等 Agent/LLM 框架，理解 MCP、Function Calling 等机制，了解 A2A 协同规范。 3.熟悉 Agent 应用开发与运行机制，了解工具调用、记忆管理、任务规划等核心模块；熟悉 RAG、向量数据库（Milvus、FAISS、pgvector 等）与 Prompt Engineering。 4.了解沙箱隔离、工具治理、可观测性、安全护栏等 Agent 工程化能力，有相关实践经验者优先。 5.熟悉主流大模型 API 与开源模型（Qwen、DeepSeek、GLM 等），了解 RAG、Agent 等常用技术栈；有知识库或 Agent 项目经验者优先。 6.对数据敏感，能从数据中挖掘业务模式、输出策略建议并创造业务价值。 7.具备良好的沟通协作能力与用户思维，能深入理解业务需求，协同产品、业务及后端团队推动 Agent 方案落地，持续优化用户体验与业务价值。 【加分项】 1.有保险/金融行业 AI 落地经验，或有 Agent/RAG 项目从 0 到 1 经验。 2.有企业级 AI 中台、智能体平台私有化部署或二次开发经验。 3.有知识库、知识图谱等保险行业知识构建经验。