到岗时间：不限
婚况要求：不限
核心职责
1、本地化部署与私有化： 负责开源模型（如 Llama 3, DeepSeek, Qwen 等）在公司本地服务器或私有云上的部署，确保数据不出本地，满足安全性。
2、多模态信息采集流： 开发能对接钉钉、企业微信或飞书等即时通讯工具的 RAG（检索增强生成）系统，实现群聊记录的实时抓取与清洗。
3、Agent 逻辑构建： 编写 Prompt 或利用 LangChain/CrewAI 等框架，定义 Agent 的角色，使其具备汇总、摘要、关键任务提醒的功能。
4、隐私与权限控制： 设定信息分级，确保 Agent 只汇总该汇总的，不触碰敏感隐私。
技能要求：
1、大模型工程：精通 RAG (Retrieval-Augmented Generation)，熟悉向量数据库（Milvus, Pinecone 等）。
2、框架工具：熟练使用 LangChain, LlamaIndex 或 AutoGPT 等 Agent 开发框架。
3、后端开发：扎实的 Python 功底，熟悉 FastAPI/Flask，能处理高并发的消息推送。
4、逆向/接口对接：熟悉企业办公软件的 API 或具备一定的 Hook 技术（用于采集工作群消息）。
5、模型调优：了解提示词工程（Prompt Engineering），能针对 秘书 角色进行精细化调优。
求职提醒：求职过程请勿缴纳费用，谨防诈骗！若信息不实请举报。
