岗位描述（节选）
1、Agent系统设计与落地：设计并实现面向补贴决策的Multi-Agent系统（意图理解→数据分析→策略生成→效果评估），定义Agent角色、工具集、记忆结构与协作协议
2、业务知识建模：将操盘手的经验判断翻译为Agent可执行的规则、特征和约束条件，弥合业务直觉与算法逻辑的鸿沟
3、人机协作设计：明确哪些环节由Agent自主决策、哪些需要人类审批，设计合理的自动化边界与熔断机制
4、经验资产化：将实验过程中的有效pattern、失败教训、业务规律沉淀为Agent可复用的知识资产
5、持续迭代：建立Agent行为评估体系，通过量化指标驱动系统持续进化
【任职要求】
1、2年及以上算法/AI工程经验，有完整的模型从0到1落地经历
2、有Multi-Agent或LLM应用系统的生产环境实战经验
3、能把模糊的业务需求翻译成技术方案——先问"问题是什么"再想"怎么解"
4、对"哪些事该AI做……
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