【日常实习】AI Agent算法工程师

【日常实习】AI Agent算法工程师上海、深圳、杭州实习研发日常实习职位描述岗位使命： 作为AI Agent工程师，你将深度参与面向3D打印领域的复杂排障与打印质量自动优化智能体系统的研发工作。你将在资深工程师的指导下，接触并实践AI Agent技术的前沿范式，包括Agent Skills模块化能力工程、Harness Engineering工程化治理体系等，在真实工业场景中动手构建能够自主诊断3D打印异常、自动调优打印参数的AI系统，获得工程化实战成长。 核心职责: 1. Agent系统模块开发与调试 协助开发基于LangGraph/AutoGen等主流框架的Multi-Agent工作流模块，参与"感知—诊断—决策—执行"闭环系统的功能迭代，负责模块单元测试与线上问题排查。 2. Agent Skills能力封装 在导师指导下，将3D打印领域的具体排障知识（如喷嘴堵塞检测、翘曲根因推理、参数补偿逻辑等）封装为标准化、可复用的Agent Skills组件，参与Skills注册机制的工程化建设。 3. 提示词工程与优化实验 参与核心Agent的提示词设计与迭代优化实验，协助建立提示词版本管理与自动评估流程，探索TDAD等提示词自优化方法论在3D打印排障场景中的落地路径。 4. 数据处理与知识库建设 协助整理3D打印故障案例、传感器数据及工艺知识，参与RAG知识库的构建、清洗与评估，支撑Agent排障诊断能力的持续增强。 5. 技术调研与工程支撑 持续跟踪Agent工程化、LLM应用等领域前沿论文与开源项目，输出技术调研报告，为团队技术选型提供参考依据。职位要求基础技术能力 1. 熟悉Python编程，代码规范、逻辑清晰，有独立完成功能模块开发的能力 2. 了解大语言模型（LLM）基本原理及主流API调用方式（OpenAI/Claude等），有Prompt Engineering实践经验 3. 了解至少一种AI Agent开发框架（LangGraph/AutoGen/LangChain等），有跑通Demo或课程项目经验者优先 4. 了解向量数据库基本概念（FAISS/ChromaDB/Milvus等），有RAG相关实践经验者优先 学习与工程素养 1. 在读本科（大三及以上）或硕士研究生，计算机、软件工程、自动化、人工智能等相关专业 2. 每周可保证 至少3天 稳定到岗（远程或现场），实习周期 3个月以上 3. 具备良好的自驱力与文档习惯，能独立拆解任务并按时交付 加分项 1. 有AI Coding工具（Cursor/Claude Code/Copilot等）的实际使用经验 2. 对3D打印、机器人、工业制造等硬件领域有兴趣或背景知识 3. 有开源项目贡献、技术博客或GitHub活跃记录 4. 参与过Agent/LLM相关课程项目、比赛或科研课题投递