多点数智
AI Harness Engineer
AI Harness Engineer
发布于 3 个月前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公研究与开发 (研发)
研究与开发 (研发)
Agent Harness
CI/CD
Claude Code
Eval Pipeline
Opencode
分布式系统
提示工程
CoT
Gemini Cli
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI前沿技术岗，成长性强，薪资面议，WLB信息不明。
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。
薪资怎么样
3万
比研究与开发 (研发)中位数高
发布情况
长期在招 · 96 天前发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择适中
成都 · 研究与开发 (研发) · 45 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI Harness工程师，你将负责设计Agent架构和评估体系，构建多Agent协作框架，推动生产级落地
需要5年以上开发经验，深度使用AI工具编码，掌握TDD和Agent评估方法
这是一个前沿的AI工程岗位，适合技术热情高、善于利用工具提升效率的开发人员
最低要求
年以上软件开发经验，熟悉主流 CI/CD 流程与工程实践
以指挥 AI 生成代码与交付物为核心工作模式，熟练驾驭 AI 编程工具（如 Claude Code、Opencode 或 Gemini CLI），不手动编码，善用AI工具最大化交付效率
具备 Spec-Driven Design 与 Test-Driven Development（TDD）的实战经验
掌握 Agent 评估方法论，具备 Eval Pipeline 的端到端设计与落地能力
具备分布式系统与后端架构的设计与实施能力
熟悉主流提示工程模式（CoT、ReAct）及 RAG 架构设计
工作职责
设计并实现 Agent Harness 架构（含编排、记忆管理、工具调用及重试/回滚机制）
构建 Agent 评估体系（涵盖离线评测、线上监控与全链路追踪）
设计多 Agent 协作框架（规划器 / 生成器 / 评估器的职责划分与任务交接）
将 Harness 推进至生产级落地（包括部署、运维与持续迭代）
制定 Guardrails 规范（结构化输出约束、沙箱隔离与规则校验）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿AI领域，技术栈新，学习机会多
- 大型企业平台，资源充足，项目影响力大
- 核心架构设计工作，参与度深，成长快
- 对AI工具依赖度高，需持续学习最新工具
- 架构设计复杂，需融合分布式、后端、AI多领域知识
- 适合有丰富后端经验、热爱AI、善于利用工具提升效率的工程师，愿意投入时间钻研前沿技术
缺点 / 挑战
- 项目可能面临快速迭代压力，需要适应快节奏
角色解读
- 成为Agent系统架构专家，深入AI基础设施领域
- 向AI平台架构师或技术Leader方向发展，领导团队
- 积累多Agent协作和大规模系统设计经验，拓展至AI Infra全栈
- 设计Agent Harness架构，包括编排、记忆管理和工具调用，确保系统健壮性
- 构建Agent评估体系，实现离线评测和线上监控，覆盖全链路追踪
- 设计多Agent协作框架，明确规划器、生成器、评估器的职责划分与任务交接
- 推动系统生产级落地，参与部署、运维与持续迭代
- 精通AI编程工具如Claude Code、Opencode，能指挥AI高效生成代码
- 扎实的分布式系统和后端架构设计能力，熟悉CI/CD流程
- 掌握Spec-Driven Design和TDD方法，具备规范驱动开发经验
- 熟悉提示工程（CoT、ReAct）和RAG架构，理解Agent评估方法论
申请策略
- 准备一个演示，展示如何利用AI工具快速开发一个功能或解决问题
- 了解多点数智在零售AI方面的业务，思考如何将自身经验和公司方向结合
- 突出使用AI编程工具的案例和量化成果，如通过Claude Code缩短开发周期
- 展示分布式系统和后端架构设计经验，尤其是高可用、可扩展项目
- 强调TDD和Spec-Driven Design的实践经历，体现工程化思维
- 如有Agent或自动化相关项目经验，务必详细描述
- 熟悉主流的AI编程工具（Claude Code、Opencode、Gemini CLI），动手尝试
- 学习提示工程和Agent框架（如LangChain、AutoGPT），加深理解
面试指南
- 先明确需求场景，再分层设计架构，重点讲容错、可观测性和扩展性
- 用具体案例来说明，强调工具选择和调优经验
- 从离线指标和在线监控两个维度展开，覆盖准确率、延迟、资源消耗等
- 如何设计一个可靠且可扩展的Agent Harness？
- 描述你使用AI工具生成代码的典型工作流程
- 如何评估Agent的性能？设计一个Eval Pipeline
- 多Agent协作时如何解决冲突？请举例说明
- 如何处理Agent的重试和回滚机制？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资未在JD中明确，但大型企业通常有竞争力，具体需面议，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：2–4万/月）
成长发展
85较高
前沿AI技术栈，深度参与核心系统设计，技术成长空间大，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent Harness、CI/CD、Claude Code、Opencode、Spec-Driven Design、TDD、Eval Pipeline、分布式系统、提示工程、CoT、ReAct、RAG
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在成都和武汉，但未提及弹性工作或WLB信息，需现场办公，生活化动机满足程度偏低。
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
75中等
AI是高速增长领域，公司处于零售AI创新，但社会影响力中性，意义感动机满足程度中等偏上。
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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