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新浪
Agent 架构工程师实习生
立即应聘

Agent 架构工程师实习生

发布于 大约 16 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
分布式系统
RAG
LLM
高并发
Prompt工程
LangGraph
多Agent协作
向量检索引擎

AI 估算 · 4k–8k

实习生岗位,日薪制,结合北京互联网大厂实习薪资水平估算,月薪约4k-8k。

职位详情

关于这个职位

该职位是新浪微博面向AI搜索场景的Agent架构工程师实习生,你将参与多Agent协作框架的设计与实现,涵盖任务拆解、调度编排、状态管理等核心模块

同时有机会接触Prompt工程、RAG系统以及高并发分布式系统,适合对大型语言模型和AI Agent技术感兴趣的同学,在顶级互联网平台积累实战经验

最低要求

届应届毕业生,计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历

熟练掌握 Python,具备扎实的算法与数据结构功底
有 C/C++ 或 Go 使用经验者加分
具备良好的工程素养,熟悉 Linux 开发环境、Git 协作流程,有课程项目、开源贡献或实习中的后端/分布式系统开发经历
了解高并发、分布式系统基本原理,具备性能分析与问题排查的基础能力
熟悉主流存储技术,包括 Redis 等缓存/内存数据库
了解 Milvus、Faiss、Qdrant 等向量检索引擎者优先
良好的沟通表达能力,逻辑清晰,具备较强的学习能力与跨团队协作意识

工作职责

参与面向 AI 搜索场景的多 Agent 协作框架设计与实现,涵盖任务拆解、Agent 调度编排、状态管理与结果聚合等核心模块

参与构建高效的 Agent 任务分发与调度系统,支持多 Agent 并行执行、动态路由、优先级管理与异常容错,保障系统在高并发场景下的稳定性与吞吐效率
参与数据链路与 Prompt 工程体系的设计与优化,协助建立可迭代的提示词管理机制,持续提升大模型在搜索场景下的响应质量与效率
参与风险控制与可观测性体系建设,包括内容安全管控、Agent 行为审计、异常监控与链路追踪,保障线上系统可靠运行

优先资格

核心加分项(AI / 大模型方向)

有大模型应用相关的课程项目、实习或竞赛经历,了解 LLM 推理流程与 Prompt 工程实践
有 Multi-Agent 框架(如 LangGraph、AutoGen、CrewAI 等)的使用或二次开发经历,了解 Agent 工具调用(Tool Use)、记忆管理、规划推理(ReAct / CoT)等核心机制
有 RAG(检索增强生成)系统或搜索系统相关实习、项目经验者优先
ACM/ICPC、Kaggle、天池等竞赛获奖经历者优先

AI 洞察

优缺点分析

  • 加入新浪微博这样的大厂平台,接触前沿 AI 搜索技术
  • 项目涉及 Agent 框架、Prompt 工程等高价值技能,简历含金量高
  • 团队技术氛围浓厚,有机会参与从设计到上线的完整流程
  • 技术栈深入且更新快,需要持续学习多 Agent 和大模型知识
  • 作为实习生需快速上手高并发分布式系统,有一定压力
  • 竞争激烈,需要具备较强的自驱力和工程能力
  • 适合对 AI Agent 和大模型应用有浓厚兴趣、具备扎实工程基础且渴望快速成长的同学

角色解读

  • 积累 AI 搜索与多 Agent 系统实战经验,成为 Agent 架构专家
  • 深入大模型应用领域,可向算法工程师或技术 Leader 发展
  • 在公司内部可横向迁移至其他 AI 产品或基础架构团队
  • 设计和实现多 Agent 协作框架,包括任务拆解、调度编排与状态管理
  • 构建高并发的 Agent 任务分发与调度系统,确保系统稳定高效
  • 优化 Prompt 工程体系,提升大模型在搜索场景下的响应质量
  • 参与风险控制与可观测性体系建设,保障线上系统可靠运行
  • 扎实的 Python 编程能力及算法数据结构基础
  • 了解高并发和分布式系统原理,具备性能分析能力
  • 熟悉 Redis 等缓存技术,了解向量检索引擎如 Milvus
  • 对大模型应用、Agent 框架(如 LangGraph)有实践经验

申请策略

  • 了解新浪微博的 AI 搜索业务方向,在面试中展现对该领域的兴趣
  • 准备 1-2 个自己动手做的 Agent 或 LLM 应用案例,展示工程实现细节
  • 突出 Python 后端项目经验,尤其是分布式系统或并发处理相关
  • 如果有多 Agent 或大模型项目经历(如 LangGraph、Prompt 优化),务必详细描述
  • 展示算法竞赛或开源贡献经历,体现学习能力与协作意识
  • 系统学习 Multi-Agent 框架(LangGraph、AutoGen),尝试动手搭建一个简单 demo
  • 熟悉 Prompt 工程技巧和 RAG 系统原理,了解向量数据库使用

面试指南

  • 采用 STAR 法则:清晰说明项目背景、任务、行动和结果
  • 突出技术难点和解决方案,展示系统设计思维
  • 结合具体代码或架构图说明,体现工程落地能力
  • 请介绍一个你实现过的多 Agent 系统或分布式任务调度设计
  • 如何优化 Prompt 以提升大模型输出质量?请举例说明
  • 在高并发场景下,如何保证 Agent 调度系统的稳定性和容错?
  • 向量检索引擎(如 Milvus)与传统搜索引擎有何不同?你在项目中使用过吗?
  • 请解释 React/CoT 推理机制在 Agent 中的应用

匹配度报告

66
综合匹配度

大厂前沿AI实习,技术成长极高,但WLB和薪资竞争力一般。

适合人群
最适合追求技术成长和前沿领域发展的求职者,对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利55
成长发展95
工作生活40
使命价值75

薪资福利匹配

55较低

实习生薪资处于市场中等水平,福利未在JD中明确提及,补偿性动机满足一般。

薪资信号未披露 (4K-8K/月)

成长发展匹配

95较高

职位涉及多Agent协作、大模型、Prompt工程等前沿技术,能极大提升技术深度和广度,发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、多Agent、LLM、Prompt工程、分布式系统、Redis、向量检索引擎、LangGraph、RAG
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

未提及远程或弹性工作,且实习通常需现场办公,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

75中等

AI搜索是高速增长赛道,但社会影响力一般,意义感动机处于中等偏上水平。

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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