商汤
AI Agent 开发工程师（AI教育）
AI Agent 开发工程师（AI教育）
发布于 30 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai Agent
分布式系统
大模型应用
系统架构设计
高并发处理
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
AI前沿技术高地、高薪潜力大、技术成长极快，但工作强度可能较高，适合技术极客。
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
5.5万
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
96 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
负责商汤AI教育业务的Agent系统研发，涵盖Runtime、任务编排及工具调用等核心模块
主导系统架构优化与工程化落地，结合大模型技术提升产品性能与稳定性，推动AI技术在教育场景的深度应用
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，5年及以上互联网产品开发经验
计算机基础扎实，具备良好的编程能力、系统设计能力和工程实践经验，至少能够使用两门主流程序设计语言进行古法编程，熟悉Golang、Rust等语言者优先
具备复杂系统或核心模块的架构设计经验，有高并发、高可用或分布式系统的设计与实践经验
熟悉MySQL、Redis、消息队列等常用基础设施，了解微服务架构、容器化及Kubernetes
能够紧跟AI相关前沿技术发展，有AI Agent或大模型应用研发实践经验者优先
具备较强的AI工具应用能力，能够熟练运用AI编程工具及Agent提升研发效率，利用AI分析和解决复杂工程问题，并持续探索AI Native的研发模式
具备良好的问题分析与解决能力、产品意识和跨团队协作能力
工作职责
负责AI教育业务的AI Agent系统研发，参与Agent Runtime、任务编排、工具调用、上下文及会话管理等核心模块的设计与实现
负责产品核心服务的设计与开发，参与系统架构优化，持续提升系统的性能、稳定性、可用性和扩展性
负责Agent、Skill、Tool、Knowledge等核心能力的工程化建设与落地，推动AI Agent技术在教育业务场景中的应用
参与技术方案设计、代码评审、技术攻关及线上问题排查，与产品、算法及前端团队协作，保障产品高质量交付
优先资格
加分项：
有Agent Runtime、Agent平台、AI编程助手或Multi-Agent系统研发经验
有大型互联网、SaaS产品或复杂业务系统从0到1的架构建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent最前沿赛道，技术栈先进（Golang/Rust/LLM），极具市场竞争力
- 依托商汤科技强大的AI底层技术积累，拥有优质的研发资源与平台支持
- 教育+AI是长期热门方向，应用场景丰富，技术落地价值高
- 大厂背景，职业背书强，有助于未来在AI领域的职业发展
- AI Agent领域技术迭代极快，需保持高强度的学习与自我驱动
- 适合具备5年以上后端开发经验、对AI Agent技术有浓厚兴趣、且追求技术深度与广度突破的高级工程师
缺点 / 挑战
- 5年经验要求较高，需具备独立负责核心模块架构的能力，压力较大
- 跨团队协作频繁，对沟通协调能力及产品意识有较高要求
- 可能面临线上高并发场景下的稳定性保障挑战
角色解读
- 向AI系统架构师方向发展，主导更复杂的智能体平台构建
- 深入AI工程化领域，成为AI Infra或AI Platform方向的专家
- 拓展至AI产品与技术结合的复合型管理角色，带领团队攻克行业难题
- 负责AI Agent核心模块（Runtime、任务编排、工具调用）的代码开发与架构设计
- 优化系统性能与稳定性，确保在高并发场景下的服务质量
- 将AI大模型能力工程化，落地到具体的教育业务场景中
- 协同算法、产品及前端团队，解决技术难题并推进项目交付
- 扎实的计算机基础，精通至少两门编程语言（优先Golang/Rust）
- 深厚的分布式系统、微服务及容器化（K8s）架构设计与实战经验
- 熟悉AI Agent开发流程，了解大模型应用研发及AI Native工作流
- 具备高并发、高可用系统的设计与调优能力
申请策略
- 重点关注JD中提到的‘AI Native’研发模式，展现你对新技术的敏感度
- 准备关于‘如何设计一个高可用的Agent Runtime’的技术方案作为面试素材
- 了解商汤在教育领域的最新布局，展示业务理解能力
- 突出展示在分布式系统、高并发场景下的架构设计与优化案例
- 强调Golang或Rust等高性能语言的实战经验及成果
- 详细列举AI Agent、大模型应用或相关AI项目的具体贡献与技术细节
- 体现从0到1的系统建设经验及跨团队协作解决问题的能力
- 深入学习LangChain、AutoGen等Agent框架原理及源码
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，重点突出技术难点与解决方案
- 对于技术选型类问题，从性能、生态、团队技能、维护成本等多维度进行对比分析
- 对于系统设计类问题，先明确需求边界，再分层阐述架构设计，最后补充容灾、监控等非功能性考虑
- 结合个人实际学习路径，展示持续学习的方法论与成果
- 请分享一个你主导设计的复杂分布式系统案例，重点说明你是如何解决高并发和高可用问题的？
- 对比Golang和Rust在AI基础设施开发中的优劣，你为何选择其中一门或两者兼修？
- 在设计AI Agent的Task Orchestrator时，如何处理长链路任务的失败重试与状态恢复？
- 如何利用AI工具提升自身的研发效率？请举例说明你探索过的AI Native工作流
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的AI头部大厂，提供具有市场竞争力的薪酬体系，且高薪岗位通常伴随完善的福利保障，整体补偿性动机满足程度较高。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
92较高
职位聚焦AI Agent这一前沿技术领域，要求掌握Golang/Rust及大模型应用，技术成长空间巨大，且公司平台能提供丰富的技术资源与挑战。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Golang、Rust、LLM、Kubernetes、Distributed System
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作制或WLB相关福利，且为大型互联网公司核心研发岗，通常工作节奏较快，生活平衡方面存在一定挑战。
工作模式未明确
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
75中等
致力于将AI技术应用于教育领域，通过智能化手段提升教育质量与效率，具有一定的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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