机器人交互工程师（实习）

机器人交互工程师（实习）上海全职职位描述- 负责 LLM Agent 端到端设计与落地：多模态输入、意图识别、多轮对话、工具调用、任务规划。 - 设计 Agent Runtime、会话上下文、结构化 Memory 与状态机驱动的对话/任务编排。 - 建设 RAG 全链路：文档解析、向量化、混合检索、重排序、生成，持续提升命中率与答准率。 - 设计 Multi-Agent 协作：路由、任务拆解、工具调用、结果聚合与失败兜底。 - LLM 工程化：Prompt 版本化、结构化输出、幻觉防御、成本与延迟优化。 - 搭建离线评测与在线指标体系，推动 Bad Case 闭环。职位要求1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、大数据等相关专业，在读学生优先，具备扎实的Java编程基础，了解Java17+基础特性，熟悉Spring Boot基础使用，了解Redis、MySQL基础应用，接触过消息队列、HTTP请求、单元测试等基础技术者优先。 2. 了解LangChain、LangChain4j、LangGraph任一框架，熟悉ReAct、Plan-and-Execute等主流Agent基础范式，了解Function Calling调用逻辑，接触过OpenAI、豆包、通义等主流大模型的基础调用、流式输出、结构化输出功能。 3. 理解RAG全链路核心流程（文本分块、向量化、检索、重排序、生成），了解Milvus、Qdrant、ES等任意一种向量数据库基础用法，熟悉混合检索、Query改写等基础优化思路，了解RAG基础评测指标者优先。 4. 了解Multi-Agent主流协作模式，包括Supervisor、分层调度、流水线调度等，有LangGraph、AutoGen、CrewAI等框架实操经验，或了解智能体任务调度、异常兜底、并发处理基础逻辑者加分。 5. 具备良好的代码规范和系统思维，有基础的分层架构认知，重视代码注释、单元测试和文档沉淀，具备良好的问题排查能力、学习能力和团队协作能力，能快速跟进新技术迭代。 6. 加分项：有ASR、VLM、TTS多模态融合开发实践；熟练使用Spring AI、LangChain4j进行项目开发；了解vLLM、SGLang等LLM推理部署工具；有Agent评测框架搭建、大模型落地项目、开源项目贡献或技术博客输出经验。投递