岗位职责：
1、数据算法开发与优化：研究并应用推荐、分类、聚类、回归、销量预测、客户分层等算法，结合业务需求进行模型优化；负责模型训练、调优、评估、部署和持续迭代，提升模型准确性、稳定性及业务应用效果；开展大规模数据收集、清洗、治理和分析，挖掘有价值的信息并形成可视化分析结果。
2、AI Agent应用开发：负责AI Agent应用的需求分析、方案设计、开发、部署和迭代，推动智能问答、经营分析、智能客服及流程自动化等场景落地；负责Agent任务规划、工作流编排、工具调用、多轮对话、上下文管理及记忆机制设计；负责企业知识库和RAG系统建设，包括文档解析、文本切分、向量检索、重排和答案生成。
3、系统集成与工程化建设：完成Agent与数据库、ERP、CRM、WMS等业务系统的API、Function Calling或MCP集成；建立模型及Agent的评测、日志、监控和异常处理机制，解决幻觉、错误调用、响应延迟等问题；落实身份认证、权限校验、数据脱敏和操作审计要求，保障数据及业务操作安全。
4、业务应用与协作：与产品、运营、营销、供应链及技术团队协作，将算法模型和Agent能力应用于实际业务场景；为选品规划、销量预测、供应链优化、精准营销和经营分析等业务提供数据支持与决策建议；持续关注机器学习、大语言模型及Agent技术发展，推进新技术的验证和应用。
任职要求：
1、研究生及以上学历；
2、应用数学、计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，修读过数理统计、人工智能等课程者优先。
3、熟练掌握Python、SQL，熟悉Spark、Hadoop等大数据处理框架。
4、熟悉分类、聚类、回归、推荐、XGBoost、LightGBM等算法及原理，具备模型训练、调优和部署经验。
5、熟悉PyTorch或TensorFlow，了解大语言模型、Prompt、Embedding、Function Calling及Agent基本原理。
6、熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex等至少一种开发框架，具备Agent或LLM应用项目经验。
7、熟悉RAG、向量数据库、RESTful API、Git、Docker和Linux，具备后端开发及系统集成能力。
8、具备数据治理意识、数据洞察能力、业务理解能力和良好的沟通协作能力。
9、具有推荐系统、销量预测、客户分层、精准营销、供应链或物流优化经验；具有企业级Agent上线、MCP、多Agent、LLMOps、模型评测或ERP、CRM、WMS系统集成经验者优先。
10、英语六级