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高级Agent研发工程师
华为 · 3年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京
时间：
下班后周六周日可工作日远程
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技术能力
熟练使用 Python、Java、SQL，具备金融数据处理、后端服务及 AI Agent 工程经验。擅长 Pandas、NumPy、FastAPI、Sanic、PostgreSQL、ClickHouse、Redis、Docker 与 CI/CD；熟悉 RAG、向量检索、混合检索、结果重排、Prompt Engineering、MCP 和工具调用。能够解决金融数据清洗与质量校验、因子计算与回测、知识库建设、复杂工作流编排及大模型效果评估等问题
项目经验
参与证券机构智能投研 Agent 与量化研究平台建设，负责行情、财务报表、公告及行业数据的清洗校验，支持 5000 余只上市证券；完成因子计算、分层回测及交易约束模块开发。同时建设研报与公告知识库，为 Agent 接入财务查询、公司筛选和回测分析工具。项目上线后，常规公司资料收集与基础分析时间由 3—4 小时缩短至 1 小时以内
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高级Agent研发工程师 · 3年经验 · 华为
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技术能力
熟练使用 Python、Java、SQL，具备金融数据处理、后端服务及 AI Agent 工程经验。擅长 Pandas、NumPy、FastAPI、Sanic、PostgreSQL、ClickHouse、Redis、Docker 与 CI/CD；熟悉 RAG、向量检索、混合检索、结果重排、Prompt Engineering、MCP 和工具调用。能够解决金融数据清洗与质量校验、因子计算与回测、知识库建设、复杂工作流编排及大模型效果评估等问题
项目经验
参与证券机构智能投研 Agent 与量化研究平台建设，负责行情、财务报表、公告及行业数据的清洗校验，支持 5000 余只上市证券；完成因子计算、分层回测及交易约束模块开发。同时建设研报与公告知识库，为 Agent 接入财务查询、公司筛选和回测分析工具。项目上线后，常规公司资料收集与基础分析时间由 3—4 小时缩短至 1 小时以内
案例展示
金融研究Agent
面向公司研究、财务查询、公告检索和指标计算场景，我设计了一套可控的金融研究 Agent 原型，负责问题理解、任务规划、状态编排、工具契约、执行校验和报告生成。系统使用 Python、FastAPI、LangGraph 及 MCP 规范组织工具调用，对参数进行结构化校验，并加入权限
金融投研RAG知识库
面向金融研究资料查询与知识问答场景，我设计了一套可追溯的 RAG 知识库原型，负责公开数据接入、文档解析与结构化切分、元数据治理、稠密与稀疏混合检索、候选重排和引用校验。系统支持按公司、报告期和文档类型筛选，关键事实可回溯至原始证据，并通过忠实度、引用完整性、检索命中率和拒答正确
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