算法工程岗

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从Agent平台开发向AI架构师或分布式系统专家方向发展
• 管理转型：积累经验后成为技术Leader，带领团队进行平台迭代
• 业务拓展：深入金融场景，成为AI+金融领域的解决方案专家
• 负责Agent平台的核心架构设计与开发，包括任务调度、生命周期管理和异常处理
• 设计并实现MCP协议的服务端与客户端，支持多模型和工具标准化接入
• 构建Skill体系，实现技能注册、调用、监控及SDK开发，降低生态接入门槛
• 参与中间件建设（消息队列、缓存、分布式存储）及可观测性体系搭建，保障平台稳定性
• 扎实的Python编程能力，熟悉SQL和Git版本控制
• 熟悉至少一种Agent框架（如LangChain、LangGraph），理解MCP协议和Skill设计
• 具备分布式系统开发经验，了解消息队列、缓存、服务发现等中间件
• 较强的工程能力，能独立完成需求开发，并具备问题分析和解决能力

申请策略

• 关注平安科技在AI Agent方向的战略布局，在面试中展示对业务场景的理解
• 准备一个完整的项目案例，从需求分析到架构设计再到实现，体现系统性思维
• 突出LLM应用开发经验，如Agent框架的使用和二次开发项目
• 展示分布式系统设计能力，包括消息队列、缓存、服务发现等中间件实践
• 强调Python工程能力，提供Git仓库链接或代码样本
• 如有开源贡献或技术博客，展示对Agent/MCP社区的理解
• 深入学习LangChain或LangGraph框架，尝试独立搭建简单Agent
• 补充分布式系统知识，尤其是Kafka、Redis、etcd等常用中间件

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰展示项目背景和贡献
• 技术原理+实践：先解释相关概念，再结合具体项目说明实现方案
• 问题导向：强调遇到问题时的分析思路和解决过程，体现工程能力
• 请介绍你使用Agent框架的经验，遇到过哪些挑战？
• 如何设计一个高可用的任务调度系统？
• MCP协议的核心思想是什么？如何保证与LLM的兼容性？
• 描述一次分布式系统性能优化的经历
• 如何监控和排查Agent平台的异常？