中国机械工业集团有限公司
算法工程师（智能体系统开发方向）
算法工程师（智能体系统开发方向）
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
南京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Prompt Engineering
Qwen
大模型
AutoGPT
GPT
Metagpt
RAG
AI 估算 · 20k–35k
央企算法岗，南京中高端市场，3年经验+硕士，薪资竞争力强但不及互联网峰值。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于大模型智能体（Agent）系统的研发，涉及单/多智能体架构设计、任务规划与工具调用
你将利用LangChain等框架，结合Prompt Engineering和RAG技术，优化大模型在真实业务场景中的落地
适合有较强算法背景和智能体实践经验的工程师
最低要求
年以上算法开发研究经验
具备强大的技术前瞻性和技术跟踪能力，能快速跟进和吸收行业新技术，以此驱动技术进步和产品创新
熟悉大模型相关算法，熟悉Bert、GPT、Llama、Qwen等基础模型，Prompt设计方法论，RAG架构与向量检索等
扎实的Python编程能力，具备良好工程习惯
熟悉常见后端技术栈（如 FastAPI / Flask）
理解异步任务、状态管理、服务化部署
工作职责
负责设计并实现基于大模型的智能体（Agent）架构，包括：单智能体/多智能体协作、任务规划、工具调用、反思与自我修正等
构建可扩展、可复用的 Agent架构
大模型能力集成与优化，结合业务场景进行Prompt engineering, RAG等
面向不同场景设计智能体解决方案，持续优化可用性及稳定性，建立智能体效果评估指标与后端/前端协作，推动智能体在真实业务场景中落地
负责输出技术文档、实验报告、应用报告，协助专利、论文、项目撰写
优先资格
具备丰富的智能体项目实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台稳定，项目资源充足，适合长期发展
- 聚焦前沿AI技术（智能体、多智能体），技术积累价值高
- 涉及完整研发流程，从架构设计到落地评估，综合能力提升快
- 技术迭代快，需要持续学习大模型和智能体领域新进展
- 央企内部流程可能较繁琐，创新推进需要耐心
- 南京AI生态相对一线城市较弱，交流机会有限
- 适合对AI智能体技术有强烈兴趣、希望稳定工作环境并积累前沿经验的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深入大模型与智能体架构，成为领域权威
- 项目负责人：主导智能体系统从设计到落地的全流程
- 技术管理：带领团队攻克技术难点，推动产品创新
- 设计并实现基于大模型的智能体架构，包括多智能体协作、任务规划与工具调用
- 结合业务场景进行Prompt Engineering和RAG优化，提升模型效果
- 制定评估指标，与前后端协作推动智能体在真实场景落地
- 撰写技术文档、实验报告，协助专利和论文撰写
- 精通大模型算法（Bert、GPT、Llama、Qwen等）及Prompt设计方法论
- 熟练掌握LangChain、MetaGPT、AutoGPT等智能体框架
- 扎实的Python编程能力，熟悉FastAPI/Flask、异步任务、服务化部署
- 具备RAG架构与向量检索经验，了解前后端协作流程
申请策略
- 了解国机集团在机械行业的AI应用方向，准备相关案例
- 表达对技术前瞻性的理解，能快速跟进新工具
- 突出智能体项目经验，尤其是使用LangChain等框架的实际案例
- 强调大模型优化（Prompt、RAG）的量化效果，如准确率提升
- 展示Python工程能力，如FastAPI部署、异步任务设计等
- 如有专利或论文，注明相关成果
- 深入掌握LangChain源码，理解Agent架构设计原理
- 补充RAG相关知识，如向量数据库、检索策略优化
面试指南
- 使用STAR方法：情境、任务、行动、结果，具体说明项目细节
- 结合技术原理与实际案例，展示对底层机制的理解
- 对比不同方案的权衡，体现工程思维
- 请描述一个你设计过的智能体系统，包括架构和遇到的挑战
- 如何评估多智能体协作的效果？有哪些指标？
- 在RAG中如何处理文档分块和检索排序？
- 如何解决大模型在工具调用中的幻觉问题？
- 你对LangChain、MetaGPT的优缺点有什么看法？
职位点评
65
综合评分
央企算法岗，前沿智能体技术，薪资中上，工作地点南京，WLB未知。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
追求技术前沿和稳定发展的算法工程师，愿意在央企环境下积累智能体实战经验。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资虽未披露，但央企通常提供稳定薪酬和福利；南京生活成本适中，整体补偿性中等。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
80较高
技术前沿（智能体、大模型），岗位强调技术前瞻性，但JD未提及明确晋升路径或培训，发展性较好但非最优。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、LangChain、RAG、Prompt Engineering、Bert、GPT、Llama、Qwen
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未提及远程或弹性工作，推测为现场办公；南京地区通勤一般，无明确WLB信息。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
智能体应用可提升行业效率，但整体社会影响力中性；央企背景稳定，行业前景向好。
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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