中联重科
AI全栈工程师
AI全栈工程师
发布于 12 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Langgraph
Mcp协议
Mlops
Prompt Engineering
Rag
多Agent编排
值不值得投
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招
市场机会
选择不多
长沙 · 全栈开发 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
这是中联重科制造域的 AI 全栈工程岗位：你需要用 LLM、Agent 编排和 RAG 技术，为生产排程、设备运维、供应链协同等场景构建 AI 原生应用
同时要把 MES/WMS/APS 等业务系统封装成标准化的 MCP 工具，供 Agent 调用
工作还包括模型容器化部署、可观测性建设，以及沉淀可复用的 Agent 开发规范
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上全栈开发或AI工程化经验
精通Python，熟悉TypeScript/JavaScript或Java
具备后端（FastAPI/Flask等）及前端（React/Vue）开发能力
熟悉LLM应用开发，有Agent或RAG生产环境落地经验
熟练使用LangChain/LangGraph等框架，掌握Prompt Engineering方法论
熟悉MCP协议，能独立完成MCP Server/Client开发，有多智能体编排经验者优先
熟练Docker/K8s容器化部署，了解MLOps实践，日常深度使用AI辅助开发工具（WorkBuddy/Trae等）
工作职责
负责制造域AI Agent应用的全栈开发，包括Agent编排、对话交互界面、后端服务及数据方案
基于LLM构建面向生产排程、设备运维、供应链协同等场景的AI原生应用
设计开发MCP Server与工具生态，将MES/WMS/APS等核心业务系统API封装为标准化MCP工具，实现Agent对业务系统的安全调用
负责Agent系统工程化建设，涵盖多Agent协作、上下文管理、RAG知识检索、工具调用链路优化
搭建可观测性基础设施，建立效果评估与迭代闭环
协同算法团队完成模型工程化部署（Docker/K8s），搭建高可用推理服务
支撑排程优化、质量预测等模型线上推理
推动AI Native研发范式转型，沉淀Agent开发规范与可复用Skill组件库
优先资格
优先条件：制造业或工业互联网领域经验，熟悉MES/WMS/APS等系统，有运筹优化或工业AI模型落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
暂无内容
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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