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职位搜索/滴滴出行/高级/资深 agent研发工程师
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滴滴出行 (DiDi)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

RAG向量数据库大模型LangGraphAutoGenCrewai
💡

核心评价

大厂AI Agent前沿岗位,技术成长空间极大,薪资优厚,但工作强度可能较高。

高级/资深 agent研发工程师

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:1 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是滴滴出行智能招聘与HR数字员工方向的核心研发岗位,负责设计并搭建多智能体协作架构,构建HR领域知识库,实现复杂业务场景下的任务编排与自主决策
你将深度参与从原型到生产落地的全流程,与产品及HR业务方紧密协作,推动AI能力真正解决业务问题
适合对Agent技术有强烈热情、具备从0到1落地能力的资深工程师

✓工作职责

智能体应用开发:负责或参与智能招聘、人力资源数字员工、员工服务智能体、管理者智能体 、HRBP 智能体、HR数据智能体等 AI 项目的架构设计与开发实施 2、Agent 系统建设:设计并搭建多智能体协作架构,实现复杂 HR业务场景下的任务编排、工具调用与自主决策能力 3、知识体系构建:构建并维护 HR 领域知识库,包括 RAG检索链路搭建、向量数据库管理、知识切片策略优化等 4、记忆与上下文管理:设计 Agent 长短期记忆机制与上下文管理策略,确保智能体在多轮对话、跨会话场景下的连贯性与准确性 5、项目落地交付:推动项目从原型验证到生产部署的全流程落地,与产品及HR业务方紧密协作,确保 AI 能力真正解决业务问题

⭐最低要求

基本要求:具备3年以上工作经验,其中包含至少2年以上 AI 研发工作经验 2、技术能力: 2.1 精通主流 Agent 开发框架(如 LangChain / LangGraph、CrewAI、AutoGen、Dify、Coze等),具备框架选型与深度定制能力 2.2 精通记忆管理与上下文工程,熟悉对话状态管理、滑动窗口、摘要压缩、长期记忆持久化等核心技术方案 2.3 精通 RAG 技术全链路,包括文档解析、分块策略、Embedding模型选型、向量数据库的搭建与调优,以及检索增强生成的效果优化 2.4 熟悉主流大模型(GPT、Claude、GLM开源模型等)的能力边界与 Prompt Engineering最佳实践 2.5 具备扎实的后端开发能力,熟练掌握 Python/TypeScript 至少一门语言 3、项目经验 3.1 具备实际 Agent 项目的开发与交付经验,能展示过往项目中智能体的架构设计、技术选型与业务成效 3.2 有多智能体协作、复杂工作流编排的实战经验者优先 3.3 有 HR/企业服务领域 AI 应用经验者优先 3.4 对 AI 在企业级应用中的安全性、合规性有认知 4、AI 产品与工具熟练度 4.1 深度使用并熟悉主流 AI 产品,如 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw等,理解产品背后的技术理念与设计哲学 4.2 熟练掌握 AI Coding 能力,能够借助 AI Harness 工程体系实现高效的 AI辅助开发,具备 100% AI 编码的实践经验与工程方法论 4.3 能够将 AI 工具链融入日常开发工作流,持续提升研发效能 5、我们期望你是这样的人 5.1 对 AI Agent 技术有强烈的热情,持续关注前沿动态 5.2 具备从 0 到 1 的项目落地能力,既能做架构设计,也能撸起袖子写代码 5.3 善于与产品、业务方沟通,能将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案 5.4 自驱力强,具备在快速迭代环境中独立推进项目的能力

👍优先资格

2 有多智能体协作、复杂工作流编排的实战经验者优先 3.3 有 HR/企业服务领域 AI 应用经验者优先 3.4 对 AI 在企业级应用中的安全性、合规性有认知
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