崗位職責：

1. 教育 AI 產品全棧開發：負責公司教育類 AI 產品（如智能教學助手、AI 題庫系統、個性化學習平臺、教育智能體）從前端交互到后端服務的全流程研發，覆蓋需求拆解、技術方案設計、代碼實現、測試優化及上線運維，確保產品符合教育場景（職業教育、成人教育等）的教學邏輯與用戶體驗。

2. 教育場景大模型應用落地：參與大模型（如教育垂類模型、通用大模型 GPT / 文心一言等）的選型、適配與二次開發，設計并實現大模型在教育場景的核心功能 —— 包括智能答疑（學科知識點解析、作業輔導）、個性化學習路徑推薦、教學內容生成（課件、習題、考點分析）、口語測評等，解決大模型輸出準確性（符合教學大綱）、響應延遲、多輪對話連貫性（適配學生認知節奏）等問題。同時，基于 Dify、Coze 等平臺的模型接入能力，快速集成主流大模型，利用其可視化工具優化大模型應用的開發流程，例如通過 Dify 的 Prompt IDE 設計精準的教學場景提示詞，提升大模型輸出的教育相關性。

3. 教育智能體系統構建：負責教育場景智能體（Agent）的核心邏輯開發，結合教學目標設計智能體的任務規劃能力（如 “制定學生數學薄弱章節補習計劃”“生成英語聽說訓練方案”）、工具調用能力（對接教育資源庫、測評系統、學情分析工具）、記憶機制（存儲學生學習進度、薄弱點、偏好），支撐智能體在 “教師輔助”“學生自主學習”“家長學情跟蹤” 等場景的落地應用。借鑒 JoyAgent 的主動分析執行、多智能體協同等先進理念，構建高效的教育智能體系統；利用 Coze 的豐富插件生態，為智能體快速接入教育相關工具，如在線課程資源插件、智能批改插件等，增強智能體功能。

4. 教育產品前后端與 AI 模塊集成：基于 React/Vue/Angular 等前端框架搭建教育 AI產品交互界面（如學生學習端、教師管理端），優化前端與后端 AI 服務的通信效率（如實時答疑、測評結果反饋）；設計高可用的后端服務架構，實現大模型請求分發、智能體任務調度、教育數據（學情數據、教學資源數據）存儲與緩存管理，保障系統在高并發場景（如課后作業高峰期、考試測評期）的穩定性。借助Dify 的低代碼工作流編輯器，實現 AI 模塊與前后端的高效集成，可視化編排 AI 工作流，提升系統開發效率與可維護性。

5. 教育數據管理與合規保障：負責教育相關數據（學生個人信息、學情數據、教學資源數據）的存儲設計，選用 MySQL/PostgreSQL（結構化數據，如學生成績、學習進度）、MongoDB（非結構化數據，如答疑日志、課件）、Redis（緩存，如高頻考點、熱門資源）等數據庫，同時嚴格遵循教育數據合規要求（如未成年人信息保護法、數據安全法），設計數據加密、訪問權限控制、備份與脫敏方案，保障數據安全。結合Dify 的 RAG Pipeline 能力，安全構建教育數據與大模型之間的數據通道，利用其提供的高可靠索引和檢索工具，高效處理教育數據，同時確保數據合規使用。

6. 教育產品優化與迭代：持續監控教育 AI 產品運行狀態，收集教師、學生、家長的使用反饋，定位并解決大模型調用異常（如知識點解析錯誤）、智能體任務執行偏差（如學習路徑推薦不符合教學計劃）、系統性能瓶頸（如測評加載緩慢）等問題；優化 prompt 策略（使大模型輸出更貼合教學大綱）、智能體決策邏輯（提升學習推薦精準度）、數據庫查詢效率（如快速檢索學生學情），推動產品迭代升級。運用Dify、Coze 等平臺提供的應用監控與日志分析功能，深入了解產品運行狀況，精準定位問題，基于數據驅動優化產品；參考 JoyAgent 在企業場景中的優化經驗，針對性改進教育智能體系統。

7. 技術文檔與跨部門協作：編寫規范的技術文檔（含大模型調用手冊、智能體設計文檔、教育數據接口文檔、產品使用指南），參與跨部門協作 —— 與教育產品經理對接（理解教學需求，轉化為技術方案）、與教育教研團隊配合（驗證大模型輸出內容的教學準確性）、與測試團隊協作（設計教育場景專項測試用例），推動項目按計劃落地；沉淀教育 AI 產品開發經驗（如大模型在學科教學中的應用范式、智能體適配不同教育場景的方法論），參與技術分享，助力團隊教育 AI 技術能力提升。在協作過程中，利用 Dify、Coze 等平臺的團隊協作功能，如工作流共享、插件共享等，提升跨部門協作效率，保障項目順利推進。