中国平安
Agent开发工程师
Agent开发工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
LLM
金融科技
LangGraph
MCP协议
智能体
工作流编排
Agent框架
AI 估算 · 25k–40k
AI Agent岗位稀缺，深圳薪资较高，平安大厂稳定，技术难度高，综合市场水平
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）核心架构设计与开发，包括任务规划、意图识别和工作流编排
你将参与构建多Agent协作系统，并探索前沿Agent框架在金融场景的创新应用
适合对AI Agent技术有热情、具备Python和框架经验的工程师
最低要求
任职要求：
技术能力：
o精通Python，熟悉Dify/LangGrap/Llama等Agent框架
o熟悉MCP协议，具备Client-Server架构的开发与集成能力，能够设计高效的agent通信机制
o业务驱动型思维，有较强的用户思维
能快速转化业务痛点为技术方案，推动需求闭环
经验背景：
o1-3年以上AI工程化经验，参与过至少1个企业级Agent项目开发
o有金融业务流程自动化经验者优先（如研报观点生成、合规机器人、智能投顾）
o学习研究能力较强者可不看工作经验
附加要求：
o计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历
o具有快速学习能力，不断学习并应用AI新型技术
工作职责
岗位职责:
设计和实现基于LLM为核心的智能体核心架构，包括任务规划、意图识别和工作流
智能体平台的开发和优化，提升模型在目标场景的专业表现和知识理解能力
参与多Agent协作系统设计
探索Agent框架等前沿技术在企业场景的创新应用
优先资格
加分项：
熟悉LangGraph等工作流编排工具
AI 洞察
优缺点分析
- 前沿技术栈：直接接触LLM Agent、MCP等新兴技术，技能积累价值高
- 大平台背书：中国平安作为巨头企业，项目资源丰富，稳定性强
- 金融场景独特：金融业务的智能化需求旺盛，经验稀缺性强
- 技术难度较高，需要快速学习并应用多种新框架
- 金融行业对准确性、合规性要求高，工作压力可能较大
- 未明确提及WLB，可能需要适应高强度工作节奏
- 适合对AI Agent技术充满热情、有较强自驱力和学习能力，希望在大平台深耕AI+金融领域的工程师
角色解读
- 向AI Agent架构师或技术专家方向发展，深入LLM和智能体前沿
- 可横向拓展到AI平台研发、AI产品管理等角色
- 在平安体系内，有机会接触金融核心场景，成为AI+金融复合型人才
- 设计和实现基于LLM的智能体核心架构，包括任务规划、意图识别和工作流编排
- 开发并优化智能体平台，提升模型在金融目标场景的专业表现和知识理解能力
- 参与多Agent协作系统设计，探索LangGraph等前沿框架在企业场景的创新应用
- 精通Python，熟悉Dify、LangGraph、Llama等Agent框架
- 熟悉MCP协议，具备Client-Server架构开发与集成能力
- 具备业务驱动思维，能快速将业务痛点转化为技术方案
申请策略
- 关注平安的金融科技战略，面试中可结合自身对金融AI的理解
- 准备一个完整的Agent项目演示，展示架构设计和实现能力
- 突出Agent项目经验：展示参与过的企业级Agent开发，说明具体贡献和技术细节
- 强调Python和框架熟练度：列出Dify、LangGraph、Llama等框架的实际应用
- 体现业务转化能力：附上将业务痛点转为技术方案的案例
- 提前学习MCP协议和LangGraph工作流编排，熟悉相关开源项目
- 补充金融领域知识，了解研报生成、合规机器人等场景
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果
- 对比分析法：列出不同技术方案的优缺点，结合场景给出选择理由
- 系统设计思路：从需求分析、架构选型、模块划分、容错机制逐步展开
- 请介绍你参与过的Agent项目，包括架构设计和关键挑战
- 解释MCP协议的工作原理及其在Agent通信中的作用
- 请比较LangGraph和Dify的异同，你更倾向哪种？
- 设计一个多Agent协作系统完成研报观点生成任务
- 如何优化LLM在金融场景的准确性和稳定性？
匹配度报告
68
综合匹配度
大厂金融科技、前沿AI Agent技术栈、薪资前景好，但WLB一般。
适合人群
该职位最适合追求技术成长、愿意在高强度环境中快速学习的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
平安作为上市巨头，薪资待遇在深圳具有竞争力，硕士+AI岗位预计月薪2.5-4万，15薪，但JD未提及具体福利，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (25K-40K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位聚焦LLM Agent这一前沿技术，深度参与核心架构设计，成长空间很大。JD强调快速学习能力，且明确探索创新应用，发展性动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、LangGraph、Dify、MCP、Python
成长机会快速学习能力、探索前沿技术
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
JD未提及远程办公或弹性工时，平安通常为现场办公，且金融行业工作节奏可能较快，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
65中等
金融科技行业属于高速增长赛道，但具体社会影响力层面中性，JD未强调使命或价值，意义感动机满足一般。
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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