十年开发经验的老兵求智能体相关的开发岗位（远程）

linkermlin

[email protected] ｜ GitHub: github.com/linkerlin

求职意向：大模型开发工程师（远程）

10 年+算法研发经验，近三年全部精力投入大模型应用落地：多 Agent 系统、RAG 、Prompt 工程与模型编排均有生产级项目，服务 500 万+ DAU 。长期坚持亲自设计与动手实现核心链路，适应远程协作，可全职投入。

核心匹配（对照岗位要求）

AI Agent 开发：设计并落地生产级多 Agent 内容生产架构（"规划 Agent + 专职执行 Agent + 工具层"分层编排），统一调度器管理 Agent 生命周期、任务分解与失败重试，日处理内容 5 万条，全链路 100% 自动化。

RAG 全流程："新闻智能体""AI 电台"均为 RAG 增强 Agent：全网抓取→智能拆条→大模型内容理解→自动打 Tag→个性化分发，覆盖知识库构建、文本切片、向量检索、召回排序、生成融合全环节；另落地基于 LLM+RAG 的虚拟人直播，有效抑制幻觉与知识滞后问题。

Prompt 工程与模型编排：在多 Agent 系统中完成 Prompt 标准化、模板化沉淀（规划/拆条/打标/生成各环节独立 Prompt 模板 + 效果评测迭代）；多模型、多组件流程编排经验，兼顾输出稳定性与链路响应效率。

工程能力：Python 熟练；具备 Flink 实时数仓、Elasticsearch 向量/实时召回、高并发模型服务完整工程能力（ P99 < 100ms 、峰值 QPS 1 万+），能独立完成从原型到生产的全过程。

开源项目（ github.com/linkerlin ）

PUAX（ 310+ stars ）：Agent Harness 框架，标准化 Agent 的运行、评测与调试环境

AgentScope.Go：Go 语言高并发多 Agent 框架，主打易用性与高并发调度

leaves：Agentic 化 GBDT/XGBoost 排序器，将传统推荐排序能力工具化供 Agent 调用

redis.py：分布式数据结构透明缓存层，Python 数据结构无感落地 Redis

专利和影响力

推荐、搜索相关国家授权专利 3 项｜ CSDN AI 专栏作家"步子哥"（ 3.1 万粉丝，全站排名 120 ）

kvolongoto

这环境差到大哥也要抛头露面谋生了吗

linkermlin

@kvolongoto 是呀是呀

yeatmeret

可能还是得试试招聘软件吧，这里企业雇主很少的吧

linkermlin

@yeatmeret 远程职位这里应该有吧

nofishing

我就说 Agent 是纯后端，后端转方向友好