负责基于大语言模型的智能体（Agent）架构设计与核心研发，构建具备工具调用、自主规划、多智能体协作等能力的复杂系统，推动业务场景的深度智能化；主导AI工程化（Harness Engineering）体系的规划与落地，包括AI服务的编排调度、质量评估、安全治理、可观测性及持续交付流水线，将模型能力封装为高可用、可演进的线上服务；践行VibeCoding理念，探索并引入AI辅助编程、自动代码审查、智能测试生成等研发效能提升实践，建设内部AI研发工具链与共享平台，驱动开发范式转型。 1.硕士及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业； 2.8年及以上AI/软件研发经验，具有大规模AI智能体或LLM应用架构设计、开发与落地经验；有AI工程化平台（Harness Engineering/LLMOps）建设经验，熟悉AI服务的全生命周期管理，有高并发分布式系统设计背景者优先；有VibeCoding或AI辅助研发工具链（如Copilot、Cursor、自研代码智能体）推广及深度使用经验，能主导研发效能的规模化提升； 3.精通Python/Go等语言，熟悉主流智能体框架（如LangChain、AutoGen、CrewAI等），深入理解LLM的提示工程、检索增强生成、工具调用与规划、模型微调等核心技术；具备VibeCoding实战能力，掌握提示驱动的软件开发范式，理解AI辅助需求分析、设计、编码与测试的最佳工程实践；系统掌握Harness Engineering技术栈，包括容器编排（Kubernetes）、服务网格、可观测性（OpenTelemetry、Prometheus）、CI/CD、特征平台与模型网关等，能设计AI系统的统一接入、评估、治理与安全架构； 4.自驱力强，对AI Agent、多模态、AI工程化等前沿方向保持高度敏感与钻研热情；具备系统性抽象和架构思维能力，善于将复杂场景转化为可工程化落地的方案；拥有优秀的分析与问题解决能力，良好的跨团队沟通协作与影响力；具备强烈的责任心和抗压能力，能适应快速变化的技术环境。