北京 python 招聘（工资待遇要求）

一、岗位核心目标

负责产品业务链路的研发与交付，打通企业数据与知识接入、智能问答与本体语义查询、Agent 发布及效果评测，保障系统的可靠性、权限隔离与可观测性，具备较强的自主推进和模块负责意识，制定方案并推动落地，推动真实业务场景上线和持续优化。

二、岗位职责

1. 知识库与 RAG 建设：负责智能知识库平台的设计与迭代，覆盖知识收集、加工、审核、更新与沉淀，持续优化解析切片、检索召回、引用溯源和知识隔离，提升检索精准度与问答效果。
2. Agent 研发与场景落地：承接硬件问答、HowTo 咨询、文本 Chat、语音 Voice 等 Agent 的研发与联调，完成意图路由、知识检索、工具调用和问答输出，并针对稳定性、时延和解决率做优化。
3. 架构设计与工程交付：参与知识产品与 Agent 观测评估平台的技术方案设计，负责接口、权限、并发及多租户隔离等能力建设，完成上线部署、问题排查和性能优化，保障海外售后场景稳定可用。
4. 指标驱动与协同推进：协同产品、算法、知识运营和海外业务，围绕 AI 解决率、检索精准度、自服转化率和问题闭环率定位卡点并迭代，沉淀可复用组件，推进知识产品规模化落地。

三、任职要求

1. 学历与经验：本科及以上学历，3 年及以上后端或全栈开发经验，其中至少 1 年实际参与 RAG 知识库、Agent 应用或企业级 AI 问答系统的设计与落地。有知识库、智能客服、企业搜索、ToB 企业服务系统经验优先；有海外/国际化系统经验加分。
2. AI 工程能力（核心）：
2.1 RAG 知识库：有企业级 RAG 系统从 0 到 1 或持续迭代经验，能独立负责文档解析、切片策略、Embedding 选型、向量检索、混合检索与 Rerank 的方案设计。熟悉元数据过滤、Query 改写、多路召回、引用溯源、增量更新与知识隔离，并能基于召回率、忠实度、时延等指标做检索与生成效果优化，而不只是调用现成框架。
2.2 Agent：有 Agent / 工作流编排的实际落地经验，熟悉工具调用、规划与执行、多步任务拆解、状态与记忆管理、人机协同。能针对稳定性、成本、时延做优化，包括失败重试、降级兜底、工具权限边界、上下文压缩与效果评估。
2.3 工程实现：必须具备全栈开发能力 及主流 AI 应用框架（如 LangChain / LangGraph 或同类自研方案），熟悉向量库与 PostgreSQL、Redis 等存储的配合使用。必须有使用 Codex、Claude Code 等 AI 编程工具提效的经验，并能把生成代码纳入可维护的工程规范。
3. 架构设计与落地能力（优先）：
3.1 能参与 AI 产品的技术方案设计，把业务场景拆成可落地的知识库、检索、Agent 编排与接口能力，而不是只实现单点功能。
3.2 具备工程部署与线上运维意识，熟悉容器化部署、配置与环境隔离、日志监控、限流熔断、效果与成本观测，能支撑系统稳定上线与迭代。
3.3 有权限与并发相关设计经验：熟悉 RBAC、数据权限、多租户/知识空间隔离；能处理接口并发、异步任务、缓存与队列，保证检索、索引构建和 Agent 调用在高并发下的稳定性与一致性。
4. 软实力与语言：能与产品、算法、业务跨团队对齐需求并推进落地；英语读写流利，可阅读英文技术文档并支撑海外业务对接；逻辑清晰、抗压性强，能并行承接多条迭代。

四、团队期望

我们希望候选人不是单纯的代码执行者，懂业务、懂AI产品逻辑、可主动发现业务痛点、通过技术优化赋能业务指标；能够深度参与海外售后AI知识产品体系搭建，和产品、运营、算法团队深度配合，共同搭建*的智能化售后服务体系