【公司简介】
昊晟投资（牌照P1065513）2016年成立，专注A股二级市场，连续9年盈利。
公司自主开发了一款依托实时新闻资讯的投资辅助工具，旨在为投资决策提供高效且精准的支持。公司已经向AI人工智能领域进行全面转型，希望通过AI实现重要新闻直接匹配相关个股的功能，后续项目成熟直接连接基金产品，参与交易
【工作职责】
1.负责金融垂直领域Agent系统的核心架构设计与开发，基于Go和Python构建高可用、低延迟的Agent调度引擎，支撑量化策略、投研分析、智能客服等场景的自动化决策与执行。
2.主导LLM与金融工具链的深度融合开发，设计并实现Agent的Planning、Memory、Tool Use等核心模块，打通行情数据接口、交易执行系统、研报知识库等金融专属能力。
3.构建金融Agent的RAG知识增强体系，负责向量数据库（如Milvus）的选型、接入与优化，实现研报、公告、政策等海量金融文本的高效检索与语义理解。
4.开发并维护Agent系统的监控、日志与容错机制，保障Agent在多轮对话、复杂任务链中的稳定性，设计异常回退与人工接管策略，确保金融场景下的安全合规。
5.协同量化团队与产品团队进行需求落地，将业务规则（如风控阈值、交易限制）转化为Agent可执行的策略逻辑，持续迭代Agent在金融投研、合规审查、客户服务等场景的应用效果。
技能要求
1.精通Go语言开发，熟悉Goroutine、Channel并发模型，具备高并发服务端开发经验；同时熟练掌握Python，能够进行数据处理、模型调用及脚本自动化开发，具备双语言协同工程能力。
2.深入理解LLM Agent架构原理，熟悉ReAct、Plan-and-Solve、Multi-Agent协作等范式，有基于OpenAI API、Claude、国内大模型（如通义千问、文心一言、DeepSeek等）的Agent开发实战经验。
3.具备金融领域知识储备，熟悉A股市场交易规则、金融数据格式（如Tick/Bar数据、财报结构化数据），了解量化交易、投研分析或风控合规的基本业务流程。
4.熟悉向量检索与RAG技术栈，掌握Embedding模型应用、向量数据库（Milvus/Pinecone等）的部署与调优，具备金融长文本（研报、公告）的切分、索引与召回优化经验。
5.具备良好的系统设计与工程化能力，熟悉微服务架构、消息队列（Kafka/RabbitMQ）、缓存（Redis）及容器化部署（Docker/K8s），有金融级系统稳定性、数据安全与合规意识，熟悉Git协作与CI/CD流程
6.本科，重点院校毕业生优先，有金融基础或股票投资经验的优先