理聘网-职位详情页，智能体平台应用开发工程师

任职要求： 1.智能体平台应用研发与落地：开展智能体应用设计、开发与迭代，负责从需求分析到上线交付的全流程工作； 2.高代码工程化实现：承担核心功能开发任务，基于Python/Java/Go等技术栈实现智能体编排、工具调用、数据接入、接口开发与性能优化，保障代码质量与可维护性； 3.低代码能力建设与推广：建设和维护低代码开发模板、流程组件与场景配置规范，降低业务部门使用门槛，提升应用复用率与交付效率； 4.k8s部署与运行保障：负责智能体应用在Kubernetes（k8s）环境下的部署、发布、扩缩容与版本管理，完善CI/CD流程与环境治理机制；结合AI中试基地算力平台运行需要，支撑相关应用在算力集群环境中的稳定部署和持续运行； 5.可观测性体系建设：建立覆盖日志、指标、链路追踪的可观测性能力，完善告警策略与故障定位机制，提升系统稳定性与问题闭环效率； 6.AI中试基地算力运维智能体开发：围绕AI中试基地GPU/AI算力资源、容器集群、作业调度、存储网络、模型服务和运维知识库等场景，开发故障诊断、告警归因、资源利用分析、容量评估、自动化处置建议和运维问答等智能体能力，支撑基地算力资源稳定运行、高效调度和持续迭代； 7.协同与赋能：联动业务、数据、运维与安全团队，形成标准化交付机制，推动智能体平台在全域业务和AI中试基地运行保障场景中的规模化应用。 任职要求： 1.计算机、软件工程、人工智能、环境信息化等相关专业硕士研究生及以上学历，具备平台开发或应用研发经验，有政务/行业数字化项目经验者优先； 2.具备扎实高代码能力，熟悉至少一门主流后端语言及工程实践； 3.熟悉低代码平台设计思想，具备流程编排、组件化开发与模板化交付能力； 4.熟悉k8s部署、容器化治理及常见中间件运维； 5.熟悉Prometheus/Grafana/ELK/OpenTelemetry等可观测性技术体系； 6.了解GPU/AI算力集群、容器调度、作业队列、存储网络、模型服务等运行保障场景，具备将运维知识、监控告警和自动化处置流程转化为智能体能力的基础； 7.核心能力：具备较强的系统设计能力、问题排查能力与跨部门协同能力，能够将业务需求快速转化为稳定可用的工程方案。 研究方向： 计算机、软件工程、人工智能、环境信息化等相关专业