中科曙光
AI Agent工程师 - 行业应用（郑州）(J13886)
AI Agent工程师 - 行业应用（郑州）(J13886)
发布于 3 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
Agent架构
Langgraph
Llm
Prompt Engineering
Rag
微服务
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI Agent技术应用岗，技术成长性强，行业落地前景明确，但工作地点及WLB需进一步确认。
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
2万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 320 个在招 · 其中人工智能 25 个
市场机会
选择适中
郑州 · 人工智能 · 13 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI Agent工程师，你将负责面向行业及通用场景，从业务需求分析到端到端Agent应用的设计、开发、集成与优化的全过程
你需要集成各类工具、知识库和模型能力，建立评测监控体系，并与跨团队协作推动方案在真实业务环境中的生产落地
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业
熟练掌握Python，并熟悉Golang或TypeScript中的至少一种，具备良好的后端开发和系统集成能力
熟悉LLM应用与Agent架构，理解Prompt Engineering、RAG、Tool Use、记忆机制和多Agent协作
熟悉LangGraph、LangChain、LlamaIndex、AutoGen等至少一种框架，具有真实业务场景的Agent开发经验
具备API、数据库、消息队列、Docker及基本云原生能力，能够独立完成应用调试和生产问题定位
具备业务理解、需求抽象和跨团队协作能力，能够推动方案从原型走向生产
工作职责
面向行业及通用场景开展需求分析，将业务目标抽象为Agent任务、工作流、工具链和可验收的产品能力
设计并开发端到端AI Agent应用，包括规划执行、状态与记忆管理、多Agent协作及异常兜底机制
集成Skill、MCP、Tool、知识库、企业系统及AI4S模型能力，完成Prompt、工作流和交互体验优化
建立场景评测集与线上监控，持续优化任务成功率、准确性、稳定性、时延和成本
完成应用的服务化、部署、调试和生产问题定位，保障真实业务环境下的可用性
与产品、能力组件、平台及FDE团队协作完成PoC和生产落地，沉淀可复用的行业方案和工作流模板
优先资格
有行业智能化、AI4S、HPC、科研计算等Agent产品生产落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性高，能接触到AI Agent、LLM应用等热门领域最新实践
- 岗位要求涵盖从设计到落地的完整链条，能快速积累端到端项目经验
- 与产品、平台等多团队协作，有助于拓宽技术视野和业务理解
- 技术栈更新快，需要持续学习新的框架和工具以保持竞争力
- 涉及生产环境部署与问题定位，需要具备较强的问题排查和稳定性保障能力
- 适合对构建有实际业务价值的AI应用充满热情，具备扎实编程基础和全栈思维，乐于解决复杂系统问题并推动技术落地的工程师
缺点 / 挑战
- 需要将AI技术与复杂行业场景结合，对业务理解和需求抽象能力要求较高
角色解读
- 纵向深耕：成为AI Agent系统架构师，专注于复杂行业解决方案的设计与优化
- 横向拓展：转向AI产品经理或解决方案架构师，更侧重业务价值挖掘与产品规划
- 技术管理：带领团队负责特定行业或领域的AI应用落地
- 深入理解行业业务需求，将其转化为可执行的AI Agent任务流程
- 设计并开发复杂的AI Agent系统，处理规划、记忆、协作等核心模块
- 将Agent与企业现有系统、工具链和知识库进行深度集成
- 持续监控并优化Agent在真实环境中的性能与成本
- 精通Python，并能使用Go或TypeScript进行高效后端开发
- 深入理解LLM及Agent架构，熟练运用RAG、Tool Use等技术
- 具备全栈开发与系统集成能力，熟悉云原生与DevOps实践
- 良好的业务分析、抽象能力以及跨团队沟通协作技巧
申请策略
- 在简历或求职信中，可以结合中科曙光在高性能计算和行业解决方案的背景，表达你如何将Agent技术与其业务结合的想法
- 准备一个关于如何解决Agent在真实场景中‘幻觉’或任务失败问题的具体案例或思路
- 详细描述参与过的AI Agent或LLM应用项目，突出在其中的具体职责和技术难点突破
- 展示使用Python、Golang/TypeScript进行后端开发及与API、数据库、消息队列集成的项目经验
- 强调在项目中运用LangChain/LangGraph等框架的实践经验，以及推动项目从原型到上线的过程
- 深入实践1-2个主流的Agent开发框架（如LangChain、AutoGen），并尝试完成一个完整的PoC项目
- 学习并实践RAG系统的构建，包括向量数据库选型、检索策略优化等
- 了解行业智能化或AI4S（科学计算）领域的基础知识，以理解加分项中的应用场景
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地讲述项目经验，确保突出技术决策和实际成效
- 对于架构和设计问题，先阐述核心思想和目标，再分解具体模块和实现细节，体现系统性思考
- 对于开放性问题，可以从需求分析、技术选型、实现步骤、监控优化等不同层面给出分步思考的框架
- 请介绍一个你设计并开发的AI Agent应用项目，重点说明架构选择和关键的技术挑战是如何解决的
- 你如何评估一个Agent任务的成功率与准确性？会设计哪些维度的监控指标？
- 当Agent在生产环境调用外部API或工具失败时，你的异常处理和兜底机制是怎样的？
- 你对LangChain和LangGraph的理解是什么？它们在项目中分别适合解决什么问题？
- 如果需要将一个现有的企业内部系统（如CRM）通过Agent进行智能化改造，你的整体思路是什么？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
作为中科曙光的社招技术岗，预计能提供有市场竞争力的薪酬福利体系。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
90较高
该职位直接投身于AI Agent技术前沿，涉及端到端开发、架构设计及生产落地，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent架构、RAG、LangChain、LangGraph、Docker
成长机会沉淀可复用的行业方案和工作流模板
业务类型profit_center
工作生活
65中等
工作地点在郑州，生活成本相对一线城市较低。但办公模式和工作强度信息在JD中未明确提及。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
职位聚焦于AI技术在行业和通用场景的落地，旨在解决实际业务问题，具有明确的应用价值和使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号面向行业及通用场景、保障真实业务环境下的可用性
创新程度积极采用新技术
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