IT产品经理（营销系统）

工作职责: 1. 负责 AI 智能体的整体架构设计与核心功能开发，包括对话交互引擎、多步规划与任务分解模块、多模态感知与交互模块的架构设计、实现与持续优化； 2. 基于多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）、强化学习（RL）及自然语言处理（NLP）等技术，构建高效可扩展的智能体协同框架，支持多个专业智能体角色（如任务规划者、执行者、质量审核者）之间的异步协作与信息流转； 3. 围绕具体业务场景（如客服自动化、营销决策、销售流程管理、企业知识问答等），设计智能体的行为策略与学习算法，持续优化任务完成率、决策准确率与用户体验； 4. 深入理解并运用主流大模型（LLM）及行业垂直模型，结合检索增强生成（RAG）技术，构建企业级知识智能体，解决复杂场景下的知识检索、多跳推理与可信生成问题； 5. 参与前沿技术预研与原型验证，推动智能体技术栈的持续迭代升级，包括工具调用（Tool Use/Function Calling）能力的扩展、模型上下文协议（MCP）的集成应用等； 6. 针对房地产等行业场景，负责从用户画像构建、购买意向分层、线索质量评估到商机挖掘的全链路智能分析，将运营策略与销售 SOP （准准作业程））转化为智能体的自主决策逻辑与行为规则； 7. 设计并实现高转化率的决策引擎，包括意图识别与分类、对话状态管理（DST）、多轮对话策略优化、个性化话术推荐与转化路径动态规划，并结合推荐算法提升营销转化效果； 8. 融合生成式引擎优化（GEO）等前沿技术，提升智能体在 AI 驱动营销场景下的内容可见度与推荐精准度，使业务信息在用户 自然语言问答 入口中获得更高的优先级与信任度。 任职资格: 1. 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3 年以上 AI 算法开发或智能体系统开发经验； 2. 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉自然语言处理（NLP）、知识图谱构建与应用、多模态理解等技术栈； 3. 精通 Python，熟悉分布式系统设计与多线程编程，具备处理高并发场景下智能体协同问题的能力，熟悉 PyTorch 等深度学习框架及分布式训练技术； 4. 熟悉主流大语言模型（LLM）的调用、适配与应用开发，深入理解工具调用（Tool Use/Function Calling）技术的实现原理，具备多轮对话系统与任务型对话系统的开发经验。 5. 熟悉主流智能体开发框架与平台，包括但不限于： o 开源智能体框架：LangGraph （图式编与与状态管理）、AutoGen （多智能体对话协作）、CrewAI（角色驱动型任务流程）； o 应用开发平台：Dify、Coze； o 知识库问答平台：FastGPT（企业级知识库管理与高效问答系统）等； 6. 能够根据业务需求合理选择框架，具备在多框架间进行架构适配与深度定制的能力，熟悉框架的可视化编与、插件扩展与私有化部署方案。 7. 深入理解模型上下文协议（MCP）的技术架构与应用模式，熟悉其基于 JSON-RPC 2.0的准准化交互机制，具备利用MCP实现智能体对异构工具与数据源（如数据库、文件系统、Web 服务、外部 API 等）的准准化接入与统一调度能力； 8. 了解 MCP 在生产环境中的工程实践，包括工具发现机制（tools/list）、能力协商（initialize handshake）、错误恢复语义及安全鉴权机制（如 OAuth）等； 9. 关注 MCP 协议生态的发展动态，具备跟踪行业最新协议规范并将准准集成到企业智能体系统中的能力。 10. 深入理解检索增强生成（RAG）技术的完整实现原理，包括索引构建、检索策略设计、检索结果融合与生成器优化等核心环节； 11. 熟悉 RAG 技术的演进方向，了解向量 RAG （Vector RAG）向图谱 RAG （GraphRAG）及超图 RAG （Hypergraph RAG）的发展脉络，理解其在多跳推理和复杂知识关联场景下的应用优势； 12. 掌握向量数据库的基本原理与操作方法（如数据存储、索引构建、相似度搜索等），能够熟练运用向量数据库提升智能体的知识检索效率与准确率，具备根据业务需求进行检索策略调优的实践经验。 13. 精通意图识别、对话状态管理（DST）、对话策略优化（DPO）等核心对话系统技术，具备设计高转化率决策引擎的经验，能够根据用户行为反馈持续优化对话策略与转化效果； 14. 熟悉强化学习（RL）在对话系统中的应用，了解多智能体强化学习（MARL）基础框架，理解 RLHF（人类反馈强化学习）等技术在智能体对齐中的应用模式。 15. 具备广告投放、私域运营、电销转化等营销场景的智能体开发经验，熟悉用户行为预测、意图精准分析、线索清洗、商机挖掘等核心模块的实现方法； 16. 有房地产行业相关经验者优先考虑，熟悉房地产行业的业务流程、数据特点与营销模式，了解 AI 智能配案 、AI 知识助理、AI 广告内容审核等典型应用场景； 17. 能够将 AI 智能体技术与房地产营销场景深度融合，包括但不限于：房地产项目推广内容生成、购房客户意向精准分析与分层、个性化房产推荐、销售线索自动化跟进与转化路径优化等； 18. 了解生成式引擎优化（GEO）等前沿概念在泛地产领域的应用，具备从 AI 认知优化 角度提升业务信息在 AI 答案界面中可见度与竞争力的思维。