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米哈游
AI 视频创作 Agent 架构师
立即应聘

AI 视频创作 Agent 架构师

发布于 大约 16 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RAG
GO
LLM
多模态
Prompt工程
FFmpeg
Ai视频生成
Workflow编排

AI 估算 · 40k–70k

AI Agent架构师岗位技术要求高,米哈游作为头部游戏公司薪资竞争力强,上海地区高级岗位月薪中位数约55k。

职位详情

关于这个职位

作为AI视频创作Agent架构师,你将负责设计面向视频生成场景的智能体平台架构,将创作者的非标工作流转化为Agent可执行的编排流程

你需要主导记忆系统、规划引擎与多模态工具集的框架开发,解决长链路调用的稳定性与效率问题,并构建自动化评测体系
这是一个深度结合大模型、Agent与视频技术的硬核工程岗位

最低要求

计算机及相关专业,本科及以上学历,熟悉 Python / Go / Java / TypeScript 等至少一种主流开发语言,具备扎实的服务端工程能力

能应对 Agent 调用链路及长耗时视频生成任务中的异步调度、状态管理和稳定性挑战
能深入理解业务,具备较强的业务抽象与前场交付能力,不闭门造车,能够在真实业务场景中推动架构方案落地
具备 Agent 框架、工具调用编排或 RAG 系统的真实落地经验,能为大模型的非确定性输出建立有效的工程兜底策略
有较强的学习、分析、发现和解决问题的能力,具备良好的团队协作意识、工作责任心和自驱力

工作职责

负责视频创作 Agent 平台的架构设计,针对复杂的视频生成、图文理解与媒体处理流程,设计基于 Agent 协作与 Workflow 编排的系统架构

以前场交付视角深度参与创作者业务需求分析,将非标创作 SOP 转化为可被 Agent 理解、执行和追踪的任务链路与编排流程
主导 Agent 记忆系统、规划引擎(Planning)及多模态工具集(Tool / Skills,含图文生成 API、视频生成 API、FFmpeg 视频处理等)的标准化框架开发
解决 Agent 在长链路调用中的输出不稳定、上下文丢失、工具误调用、推理成本及响应延迟等工程问题
在无底层模型微调的约束下,通过 Prompt 编排、状态注入和工程兜底机制,提升视频跨镜头的角色一致性
构建针对非确定性生成的评测集(Evaluation Harness)及自动化评估系统,量化 Agent 工具调用准确率、任务执行成功率与多模态内容生成质量,提升效果稳定性和迭代效率
关注 LLM、RAG、Agent 及 AI 视频生成领域的技术进展,并结合业务场景进行验证和落地,沉淀可复用的工程框架与实践经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术栈:深度接触Agent、LLM、RAG及AI视频生成等热门方向,技术积累价值高
  • 强大平台:米哈游资金充裕、业务场景丰富,项目落地可能性高,个人影响力大
  • 高薪资回报:AI架构师稀缺,薪资竞争力强,且公司福利优厚
  • 成长空间:从零到一构建系统,技术能力全面提升,行业认可度高
  • 高复杂度:长链路Agent系统的稳定性、一致性是重大工程难题,需要持续攻坚
  • 技术快速迭代:AI领域日新月异,需要持续学习,保持技术敏锐度

缺点 / 挑战

  • 业务压力:需紧密配合创作者需求,快速迭代,工作强度可能较高
  • 适合有扎实AI工程背景、热爱挑战、享受从零构建复杂系统的技术大牛,尤其是对Agent和内容生成领域充满热情的人

角色解读

  • 技术专家路线:深入Agent框架与AI视频生成领域,成为行业顶尖架构师
  • 管理路线:主导技术团队,从架构师晋升为技术总监,统筹AI平台方向
  • 跨界发展:结合游戏、影视等内容创作行业,向产品负责人或技术VP发展
  • 设计视频创作Agent平台的系统架构,实现Agent协作与Workflow编排,支撑复杂的视频生成流程
  • 深入业务需求,将创作者的非标准SOP转化为Agent可执行的任务链路,并主导记忆系统、规划引擎及多模态工具集的框架开发
  • 解决长链路调用中的不稳定、上下文丢失等问题,通过Prompt编排和工程兜底机制提升输出质量
  • 构建自动化评测系统,量化Agent调用准确率和生成质量,推动技术迭代
  • 扎实的编程能力,精通Python/Go/Java等语言,具备服务端工程和异步调度经验
  • 深入理解Agent框架、工具调用编排或RAG系统,能处理大模型非确定性输出的工程问题
  • 熟悉视频生成、多模态处理技术(如FFmpeg、图文生成API)
  • 优秀的业务抽象和系统设计能力,能应对复杂链路的状态管理和稳定性挑战

申请策略

  • 了解米哈游的产品(如原神、崩坏)和内容创作生态,展示对业务场景的思考
  • 在面试中准备一个完整的Agent系统设计方案,体现架构思维和工程细节
  • 重点突出Agent框架、RAG或工具调用编排的真实项目经验,展示系统设计和落地的能力
  • 强调解决长链路稳定性、异步调度或状态管理问题的具体案例和成果
  • 展示对视频生成、多模态技术的理解,如果有相关作品或开源贡献会加分
  • 突出业务抽象能力,如将非标准流程转化为可执行SOP的经历
  • 深入熟悉LangChain、AutoGPT等主流Agent框架,了解其底层实现
  • 补充视频处理基础知识,如FFmpeg常用命令和视频编解码原理

面试指南

  • 先明确问题边界,拆解关键挑战(如稳定性、一致性),然后提出分层或模块化方案,结合具体技术栈(如Prompt状态注入、重试机制、监控告警)
  • 采用STAR法则描述过往项目:情境、任务、行动、结果,重点突出工程决策和量化效果
  • 对于设计类问题,可以给出多个方案并比较优劣,展示系统思考能力
  • 请设计一个视频生成Agent的系统架构,包括关键组件和数据流
  • 如何解决Agent在长链路调用中输出不稳定、上下文丢失的问题?
  • 请描述一个你以前处理过的大模型非确定性输出的工程兜底案例
  • 在无底层模型微调的情况下,如何提升视频跨镜头的角色一致性?
  • 如何量化Agent工具调用的准确率和任务成功率?请给出评测方案

匹配度报告

74
综合匹配度

AI Agent架构师,前沿技术栈,高薪资高成长,但WLB一般。

适合人群
该职位最适合以技术成长和高薪资为优先的求职者,愿意接受现场办公和一定工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

该职位薪资水平高,公司为行业头部且资金雄厚,福利完善,补偿性动机能得到较好满足。

薪资信号未披露(AI估算:40K-70K/月)

成长发展匹配

90较高

岗位涉及最前沿的AI Agent与视频生成技术,项目挑战大,个人成长空间极高,发展性动机非常满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、RAG、AI视频生成、FFmpeg、多模态、Prompt编排、Workflow
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

职位要求现场办公,未提及弹性工作或WLB,结合AI行业高强度特点,生活化动机满足有限。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AI视频生成是前沿领域,行业高速增长,但该岗位更偏向工程实现,社会使命感相对中性。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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