CapCut
AI Agent高级研发工程师-剪映用户增长
AI Agent高级研发工程师-剪映用户增长
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Go
Rag
Seo优化
Web开发
全栈开发
社交媒体营销
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心出海业务线，AI Agent前沿技术栈，薪资优厚且成长空间大，但业务节奏可能较快。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
与人工智能中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
17 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
负责剪映系产品的增长营销Agent应用开发，设计并实现端到端的Agent系统，涵盖SEO优化、社交媒体营销等场景
优化Agent性能与Context Engineering，构建评测体系，助力产品在全球实现用户增长
最低要求
本科及以上学历，计算机软件开发及相关专业
掌握至少一种主流编程语言，如Python、Java、Go等，熟悉Web开发框架，能够高效地进行前后端开发工作，具备良好的数据结构和算法基础
熟悉AI Agent相关技术，了解工具开发，Agent流程设计，评估系统，上下文工程等体系
具有较强的学习能力和求知欲，能够快速掌握新知识、新技术，关注AI领域的发展动态，推动Agent应用的持续优化
工作职责
负责剪映系产品增长营销Agent应用开发，设计并实现端到端的增长营销Agent系统，涵盖深度调研、SEO优化、社交媒体营销等多个场景，助力剪映CapCut、即梦、醒图等产品在全球范围内实现用户增长和市场拓展
优化Agent应用性能效率和产出效果，深度理解Agent的实现机制和业务流程，针对评测过程中发现的问题，结合具体案例进行根源分析，量化输出可落地的优化方向与改进建议
持续推进Agent Context Engineering，优化包括RAG、工具系统在内的生态体系，提高Agent的运行效率和稳定性，为高并发、多场景的业务环境提供有力的技术支撑
构建端到端的Agent评测体系，协同模型算法团队，深入探索系统的评测方案，从用户满意度、业务指标等多个维度对Agent进行全面评估，为后续优化提供数据支持和决策依据
不断探索和应用前沿的技术和方法，为团队带来创新思路和解决方案
优先资格
了解主流AI模型及其应用场景，有从0-1搭建AI Agent应用经验者优先，能够独立完成Agent应用的设计、开发和部署工作
有参与过增长营销，包括SEO优化、社交媒体营销在内的相关项目经验者优先
具备全栈开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent与出海增长的核心业务线，技术栈前沿，能接触到高并发、大模型落地的真实场景
- 业务全球化，产品矩阵丰富，个人技术影响力和业务成就感强，平台资源充足
- 需要兼顾前后端开发与AI算法落地，技术跨度大，对综合工程能力要求极高
- 具备扎实全栈开发能力，对AI Agent和大模型应用有浓厚兴趣，且希望在全球化增长业务中发挥技术价值的工程师
缺点 / 挑战
- 增长营销业务对效果指标要求严格，可能面临较大的业务压力和快速迭代节奏
角色解读
- 从AI应用开发专家向AI架构师方向发展，深入探索大模型在商业化增长中的落地场景
- 积累高并发、多场景下的复杂系统设计经验，提升在AI工程化领域的行业竞争力
- 负责剪映系产品的增长营销Agent应用开发，设计端到端的Agent系统以支持SEO和社媒营销
- 优化Agent性能与Context Engineering，构建评测体系以提升业务指标和用户满意度
- 熟练掌握Python、Java或Go等语言及Web开发框架，具备扎实的前后端开发与算法基础
- 深入理解AI Agent机制、RAG、工具开发及上下文工程，具备全栈开发与系统架构能力
申请策略
- 了解剪映、CapCut、即梦等产品的海外增长策略，准备一些关于如何利用AI Agent提升营销效率的具体思考
- 突出从0到1搭建AI Agent应用的经验，以及RAG、Context Engineering等核心技术的落地案例
- 展示在SEO、社媒营销等增长场景中的技术赋能成果，强调量化指标的提升
- 深入学习主流大模型的API调用、Prompt Engineering及Agent框架（如LangChain、AutoGen）
- 提升全栈开发能力，特别是高并发系统的设计、优化与端到端评测体系的构建
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务背景、技术方案设计（如RAG优化、工具链设计）、量化结果（如效率提升、成本降低）
- 对于评测体系，强调指标定义、数据流转和闭环优化机制，展现系统性思维
- 请分享一个你从0到1搭建AI Agent应用的项目，遇到了哪些技术挑战？
- 在优化Agent Context Engineering和RAG时，你采取了哪些具体策略来提升效果和稳定性？
- 如何构建端到端的Agent评测体系？从哪些维度评估用户满意度和业务指标？
- 针对高并发、多场景的业务环境，你是如何设计Agent系统架构的？
- 复习大模型应用开发的核心概念（如Token优化、向量数据库、Agent编排），准备架构图以解释设计权衡
- 准备几个自己主导的复杂系统架构设计案例，能够清晰阐述技术选型的理由与收益
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
高级研发岗，薪资处于行业前列，且业务属于核心增长部门，绩效奖金预期较好。
薪资信号未披露（AI估算：3千–6万/月）
成长发展
90较高
处于AI Agent和大模型应用落地的最前沿，技术栈非常新，能极大提升个人在AI工程化领域的竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、Context Engineering、Python、Java、Go
成长机会探索前沿的技术和方法、推动Agent应用的持续优化
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和WLB相关信息，但作为核心增长业务线的高级研发，工作节奏可能较快。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
助力中国出海产品在全球实现用户增长，具有较高的商业价值和一定的产品出海使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号助力剪映CapCut、即梦、醒图等产品在全球范围内实现用户增长和市场拓展
创新程度积极采用新技术
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