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京东 (JD)

职位信息

北京市
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全职员工
仅现场办公
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普通员工/个人贡献者

标签

RAGLLM知识图谱Prompt EngineeringSSEAsyncio
💡

核心评价

稳定大厂、前沿AI技术栈、薪资潜力大,但工作节奏可能较快。

agent开发工程师

🤖 AI 估测:¥30K-60K

发布时间:大约 16 小时前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

作为京东健康的AI Agent开发工程师,你将参与医疗场景下智能体的架构设计与实现,利用LangChain、RAG等技术构建高并发、低延迟的对话式交互系统,优化大模型流式输出稳定性,并负责Agent评测体系建设
这是一个深度结合AI技术与医疗业务的前沿岗位

✓工作职责

负责健康医疗场景下智能体(Agent)的架构设计与实现,熟练运用 LangChain 或 LlamaIndex 等框架,进行复杂链路的编排、工具调用(Function Calling/Tool Use)及状态管理
基于 SSE、WebSocket、MCP等技术,优化医疗对话式交互体验,解决大模型流式输出的稳定性与并发问题,确保健康咨询的实时性体验
承担 Context Engineer 职责,优化上下文管理机制,设计RAG(检索增强生成)策略,解决医疗长文本、多轮对话中的信息遗忘与幻觉问题,提升上下文利用效率
负责AI Agent的评测体系建设,设计自动化测试用例,对Agent的调用成功率、工具选择准确率、输出安全性进行量化评估与压测
对接主流大模型(GPT系列、DeepSeek、Kimi、Qwen等),针对医疗术语的准确性进行Prompt Engineering及微调数据准备

⭐最低要求

计算机相关专业本科及以上学历,3年以上后端或AI应用开发经验,扎实的Java、Python编程能力,熟悉异步编程(Asyncio),具备良好的代码规范意识
深入理解 LangChain 或 Semantic Kernel 的核心组件(Agent Executors, Tools, Memory, Callbacks),有实际生产项目落地经验
熟悉 SSE 协议,有高并发流式接口的调优经验,了解如何处理中断、重连及流式token的安全过滤
Context Engineering:熟悉RAG各环节(Chunking, Embedding, 重排),有处理长上下文(Long Context)压缩、记忆管理(短期/长期记忆)的实际经验
Harness Engineering:理解AI应用的测试方法论,有构建Agent评测集、制定评估指标(如精确率、召回率、工具调用准确率)的经验

👍优先资格

有医疗信息化(HIS/EMR)或互联网医疗行业经验者优先,具备医学知识图谱构建或医疗NLP经验者优先
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