中科曙光
AI开发工程师-智算（郑州）(J14547)
AI开发工程师-智算（郑州）(J14547)
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
Go
Llm Agent
Rag
分布式系统
向量数据库
微服务
高并发
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿大模型技术栈、稳定大厂平台、郑州地区优质机会、侧重技术成长
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
2.8万
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
约 610 个在招
职位详情
关于这个职位
作为后端研发工程师，负责大模型Agent、RAG及知识库等核心领域的后端架构设计与开发
需精通Python/Go/Java，深入理解LLM应用工程化落地（如LangChain、向量检索），并保障系统的高性能与高可用性，推动AI业务场景的技术赋能
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化相关专业，3年及以上后端或大模型应用后端开发经验
精通Python，熟练掌握Go或Java
具备异步编程、高并发、分布式任务调度、接口设计与性能优化能力
熟悉LLM Agent原理与工程实现，包括对话管理、Prompt、Tool Calling、Memory、上下文裁剪、多步任务状态机
有线上Agent或带副作用工作流系统经验，能独立处理工具误调用、循环调用、超时、部分失败、任务恢复与紧急停止
熟练使用LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Dify、Eino、Langfuse中至少一种，能判断框架边界并完成核心运行时设计
深度掌握RAG工程化落地，有知识库从建设到调优的完整经验
熟悉文档解析、分块、向量检索、重排序、问答生成
熟练使用Milvus、Qdrant、Elasticsearch中至少一种，具备海量文档检索、数据治理与性能调优经验
熟悉大模型API调用、流式输出、多轮对话、多模型路由、限流降级与成本控制
熟悉Linux、Git、Docker
具备完整的开发、上线、运维与问题排查经验
工作职责
智能体建设：负责大语言模型相关工具和平台的后端研发工作，包括大模型Agent评估、AI Coding评估、MCP市场、知识库、RAG、Agent运行时环境等
与跨部门团队密切合作，共同推动大模型核心架构和生态系统的发展
业务场景支持：为AI搜索、虚拟人、AIGC(AI生成内容)、RAG等业务场景设计大语言模型解决方案
高效支持大模型产品的高频迭代需求，深入理解业务需求，技术驱动赋能业务增长
性能优化与稳定性保障：负责大模型在线服务的性能优化和稳定性保障工作
通过多视角挖掘系统性能瓶颈，持续优化性能
同时确保产品高SLA(服务级别协议)，并设计全系统的降级保障方案
工具与平台设计：设计高度可扩展的工具、平台和解决方案，显著提升建设和部署效率，以支撑业务的快速增长
技术前沿探索：关注后端和大模型领域的前沿技术，跟踪业内最新研究进展和应用趋势，提出创新思路和方向
优先资格
有文献平台、企业知识库、SOP管理或实验数据平台从0到1落地经验
有知识权限、文档增量更新、引用级溯源、Agent评测体系建设经验
有工作流编排、MCP、Tool Gateway、多模态文档解析经验
有大规模Agent系统或LLM网关稳定性与可观测建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦大模型Agent与RAG等前沿技术领域，技术栈先进且具有高壁垒
- 依托中科曙光的算力背景，拥有稳定的硬件与数据资源支持
- 大模型应用层技术迭代极快，需持续跟进最新框架与研究
- 需解决Agent稳定性、幻觉控制及复杂工作流编排等高难度工程问题
缺点 / 挑战
- 具备扎实后端功底且对AI应用层有浓厚兴趣，喜欢挑战新技术并能承受快速迭代压力的中级以上开发者
角色解读
- 可向AI基础设施架构师、大模型应用专家或技术负责人方向发展，随着AI行业成熟，此类复合型人才价值将持续提升
- 负责大模型应用（如Agent、RAG）的后端架构设计与代码实现，构建支撑AI业务的基础设施
- 精通Python/Go/Java后端开发，深入理解LLM工程化（LangChain/RAG/向量检索），具备高并发系统设计能力
申请策略
- 准备1-2个关于如何解决Agent调用失败、上下文管理或RAG召回准确率优化的详细案例，面试中重点阐述
- 突出展示在大模型Agent开发、RAG系统优化或高并发后端项目中的具体成果，量化性能提升指标
- 深入学习LangChain/LangGraph等主流Agent框架源码，掌握向量数据库调优技巧，了解LLM网关与可观测性建设
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答技术问题，重点突出遇到的难点、采用的技术方案及最终的性能/效果提升数据
- 请描述你设计的一个复杂Agent工作流，如何处理工具调用失败和循环依赖？
- 在RAG系统中，如何优化长文档的分块策略以提升检索准确率？
- 面对高并发的大模型API调用，如何进行限流、降级和成本控制？
- 对比LangChain和LangGraph，你认为它们各自的适用场景是什么？
- 复习分布式系统基础（如一致性、容错），梳理自己项目中与大模型结合的具体实践，准备关于向量检索算法（如HNSW）的原理简述
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市超大型企业，提供稳定的薪酬体系和完善的福利保障，在郑州地区具有较强竞争力，但非互联网大厂顶级高薪水平。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
90较高
职位直接涉及大模型Agent、RAG等最前沿技术，技术成长空间巨大，符合追求技术深度的求职者需求。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM Agent、RAG、LangChain、LangGraph、向量检索、Python、Go
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作或远程办公，作为传统IT巨头的大模型部门，可能面临一定的交付压力，但相比纯互联网初创公司可能更规律。
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
致力于打造优秀的大模型产品体验，推动AI技术赋能业务，具有一定的社会价值和行业前瞻性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号致力于使用前沿技术打造优秀的大模型产品体验
创新程度积极采用新技术
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