中科曙光
AI Agent工程师 - 平台与框架（郑州）(J13887)
AI Agent工程师 - 平台与框架（郑州）(J13887)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Sdk
多Agent协同
工作流编排
微服务
模型网关
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI平台开发，技术深度高，WLB一般。
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
2.3万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招 · 其中人工智能 2 个
市场机会
选择不多
郑州 · 人工智能 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI Agent运行平台及基础框架的研发，核心工作包括构建工作流编排、多Agent协同、状态与记忆管理等能力，同时建设模型网关、统一调用层以及平台的高并发、安全隔离等基础架构，以支撑AI Agent的规模化部署与应用
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，具备扎实的数据结构、网络、操作系统和系统设计基础
熟练掌握Golang、Java、Python或TypeScript中的至少一种，具备复杂平台或分布式系统研发经验
深入理解Agent运行机制、工作流编排、Tool Use、上下文与状态管理，对主流Agent框架有较深理解
熟悉微服务、数据库、消息队列、缓存、Docker/Kubernetes及可观测性体系
具备性能分析、稳定性治理、多租户、权限安全和工程质量意识，能够推动平台规模化落地
熟悉SDK、协议适配、沙箱执行或评测基础设施建设中的一种或多种
工作职责
负责AI Agent运行平台及基础框架研发，建设规划执行、工作流编排、状态与记忆、上下文管理和多Agent协同等核心能力
建设Agent SDK、API、开发调试工具及组件扩展机制，为Skill、MCP、Tool和知识库能力提供统一的运行与接入底座
建设模型网关与统一调用层，支持多模型适配、路由、限流、重试、缓存、用量统计和成本治理
建设工具与组件的注册发现、权限控制、沙箱执行、任务调度、异常恢复和全链路可观测能力
建设通用评测基础设施，包括Tracing、评测任务执行、指标采集、回归调度和结果看板
提升平台的高并发、高可用、安全隔离和多租户能力，支撑私有化及云上规模部署
优先资格
参与过Agent框架、开发平台、模型网关、评测平台或开源项目建设
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI Agent前沿领域，技术积累具有高成长性和市场价值
- 负责平台架构设计，能深入掌握分布式系统和高并发技术栈
- 公司提供AI基础设施研发平台，有资源支持技术探索和落地
- 技术复杂度高，需要持续学习新技术并处理多组件协同问题
- AI领域发展迅速，需保持快速迭代和适应变化的能力
- 适合具备分布式系统开发经验，对AI Agent和平台架构有浓厚兴趣，追求技术深度和稳定性的工程师
缺点 / 挑战
- 平台稳定性要求严格，可能面临高并发和安全隔离的工程挑战
角色解读
- 从平台工程师成长为系统架构师，负责更大规模的AI基础设施设计
- 向AI算法工程或技术管理方向发展，带领团队推进平台创新
- 参与开源社区或行业标准制定，提升技术影响力
- 设计并实现AI Agent的运行平台和核心框架，支持工作流编排和多Agent协同
- 构建模型网关与统一调用层，集成多模型适配、路由和成本治理功能
- 开发平台的高并发、安全隔离和多租户能力，确保规模化部署的稳定性
- 建设评测基础设施和可观测体系，提升平台的质量和运维效率
- 精通Golang、Java、Python或TypeScript中的一种，具备复杂分布式系统研发经验
- 深入理解AI Agent运行机制、工作流编排和Tool Use，熟悉主流Agent框架
- 熟练掌握微服务架构、数据库、消息队列、Docker/Kubernetes及可观测性工具
- 具备性能分析、稳定性治理和多租户安全设计能力
申请策略
- 研究中科曙光在AI基础设施和超算领域的业务方向，理解岗位在公司战略中的定位
- 准备系统设计面试，重点练习平台架构、多Agent协同等场景的设计思路
- 突出分布式系统或平台开发项目经验，强调高并发、多租户等架构设计成果
- 展示与Agent框架、模型网关或SDK开发相关的技术实践
- 列出使用Golang/Java/Python等语言的核心技能，以及Docker/Kubernetes等工具应用
- 提及性能优化、稳定性治理或评测平台建设的具体案例
- 深入学习Agent框架如LangChain、AutoGen等，理解工作流编排和状态管理机制
- 提升Golang或Java在分布式场景下的性能优化和调试能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术决策和成果
- 从设计原则、组件划分、关键技术选型和挑战解决方案的角度回答架构问题
- 结合具体工具和框架（如Kubernetes、Prometheus）说明实现细节
- 描述你过去构建分布式系统的经验，如何确保高可用和可扩展性？
- 如何设计一个多Agent协同架构，处理状态管理和上下文共享？
- 模型网关需要支持多模型路由和限流，你会如何设计其技术方案？
- 如何构建平台的评测基础设施，以支持回归测试和性能监控？
- 面对高并发场景，你如何进行性能分析和稳定性治理？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
职位薪资在郑州市场有竞争力，但福利信息未提及，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–3万/月）
成长发展
85较高
涉及前沿AI Agent技术，有明显的技能成长和平台架构学习空间，发展性动机满足较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、工作流编排、多Agent协同、模型网关、SDK
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
办公模式未提及，默认现场办公，WLB信息不足，生活化动机满足有限。
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
70中等
AI Agent技术推动智能化发展，行业增长快，正向社会影响力较高，意义感动机满足一般。
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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