中科曙光
AI Agent工程师 - FDE（郑州）(J13889)
AI Agent工程师 - FDE（郑州）(J13889)
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
Ai Agent
Api Integration
Llm
Rag
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
AI Agent工程师，技术前沿、成长性强，但需现场办公和出差，薪资未披露。
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
这个职位负责深入客户现场，将业务需求转化为可落地的AI Agent解决方案，并完成从PoC到生产上线的全流程技术交付
需要熟悉LLM、RAG等AI技术，具备Python开发能力和云原生部署经验，同时能独立与客户沟通并推动问题闭环
最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业
具备3年以上软件开发、解决方案或技术交付经验
熟练掌握Python，并熟悉Golang、Java或TypeScript中的至少一种，具备系统设计、编码调试和问题定位能力
熟悉LLM应用与AI Agent架构，理解RAG、Tool Use、MCP及Agent工作流
熟悉Linux、Git、Docker及API/企业系统集成
具备Kubernetes、云原生、模型服务或私有化部署经验
具备良好的客户沟通、需求抽象、方案表达和项目推动能力，能够独立推进问题闭环
能够适应一定频率的出差及客户现场工作
工作职责
深入客户现场开展需求调研，将业务目标、流程和数据条件转化为可落地的AI Agent解决方案及验收指标
负责从PoC、试点到生产上线的全流程交付，完成Agent与客户数据源、业务系统、API、权限及工作流的集成
基于LLM、RAG、Skill、MCP、工具调用及多Agent编排进行方案定制和效果优化，解决复杂技术问题
负责私有化或混合云环境的部署与运行保障，包括Linux、Docker/Kubernetes、模型服务、监控、性能和安全适配
建立客户场景的评测与问题闭环，持续优化任务成功率、稳定性、时延、成本和用户体验
将现场共性需求反馈至产品和研发团队，沉淀可复用的方案模板
完成客户培训、上线交接和项目复盘
优先资格
有企业级AI Agent生产交付、私有化/信创/合规、售前/FDE或相关行业经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI Agent技术栈，积累企业级交付实战经验
- 工作内容覆盖需求调研、开发、部署全流程，能力提升全面
- 客户项目多样化，能快速增强问题解决和跨团队协作能力
- 需频繁出差和现场办公，可能影响工作生活节奏
- 技术迭代迅速，需持续学习LLM、云原生等新工具
- 适合热衷AI技术实战、喜欢客户交互，并能适应出差节奏的工程师
缺点 / 挑战
- 项目交付压力大，需在客户现场独立应对复杂技术挑战
角色解读
- 可成长为高级AI工程师或技术专家，专注复杂项目架构与交付
- 可转向技术管理，负责团队或项目全生命周期管理
- 可发展为解决方案架构师或售前顾问，深化行业应用与商务合作
- 深入客户现场调研业务需求，设计并落地AI Agent解决方案
- 负责从原型验证到生产部署的全流程技术交付与系统集成
- 基于LLM、RAG等技术进行方案定制和性能优化，解决复杂工程问题
- 建立评测体系，持续迭代以提升任务成功率和用户体验
- 熟练掌握Python及至少一种其他编程语言（如Golang、Java）
- 熟悉LLM应用、AI Agent架构及RAG、MCP等核心技术
- 具备Linux、Docker/Kubernetes等云原生技术部署经验
- 良好的客户沟通、需求抽象和项目推动能力
申请策略
- 研究中科曙光的产品线及AI业务方向，了解公司技术生态
- 面试前准备完整项目案例，用STAR法则阐述如何解决技术集成问题
- 关注AI Agent在企业落地的最新趋势，思考行业应用场景
- 突出AI Agent或LLM相关项目经验，展示技术栈深度和实战成果
- 强调客户交付案例，体现需求转化、系统集成和问题解决能力
- 列出容器化、云原生部署等工程化经验
- 体现良好的沟通协作和项目管理经历
- 深入学习LLM应用架构和RAG技术，跟进MCP等新范式
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术细节
- 强调动手能力和解决问题思路，结合具体工具和技术栈说明
- 体现客户导向思维，展示沟通协作与项目推动经验
- 请描述一个你主导的AI Agent项目，如何将客户业务目标转化为技术方案？
- 在客户现场遇到API集成或系统兼容性问题，你是如何定位和解决的？
- 如何评估和优化AI Agent任务的成功率、时延和稳定性？
- 你对LLM、RAG技术有哪些实际应用经验？遇到过哪些挑战？
- 如何平衡客户定制化需求与方案的可复用性？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活45
使命价值75
薪资福利
60中等
薪资福利未在JD中披露，但基于AI领域技术门槛和郑州市场，薪酬可能处于中等水平。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及LLM、RAG等前沿AI技术，提供从方案设计到生产交付的全流程实践，技能成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、MCP、AI Agent、Docker、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
工作模式为仅现场办公，且需适应出差，对工作时间灵活性和通勤便利性构成限制。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI Agent技术处于高速增长赛道，助力企业数字化转型，具有较高的行业前景和社会价值。
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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