传音
agent开发工程师(J20209)
agent开发工程师(J20209)
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
Rag
大模型
工作流
提示工程
数据平台
数据质量
自动化
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
技术前沿的AI落地岗位，薪资有竞争力，成长空间大，但需适应较高的工程挑战。
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
3.5万
比人工智能中位数高
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 400 个在招 · 其中人工智能 15 个
市场机会
选择适中
重庆 · 人工智能 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
负责传音数据平台智能Agent的研发工作，旨在让Agent能够自主理解任务、规划执行步骤、调用各类工具，并完成数据处理与分析的完整闭环
工作核心是结合大模型、RAG、工作流等AI技术，构建数据问答、数据集生产、质量诊断等智能化场景，并持续优化其效果与工程稳定性
最低要求
计算机、人工智能、软件工程等相关专业，具备良好的 Python/Java 等编程基础和工程实践能力
理解大模型应用的基本机制，了解 Prompt、RAG、Function Calling、Agent Workflow 等常见技术与使用方式
工作职责
负责数据平台智能 Agent 的研发，让 Agent 能理解任务、规划步骤、调用工具并完成数据处理与分析闭环
结合大模型、RAG、工作流和多 Agent 等能力，建设数据问答、数据集生产、质量诊断和自动化运营等场景
持续优化 Agent 的效果与工程稳定性，包括提示词、上下文、评测、异常兜底、可观测性和安全控制
优先资格
有 AI 应用、智能体、知识库问答、自动化工具或数据类项目经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，直接接触并应用大模型、Agent等当前AI领域的热门技术
- 有明确的业务落地场景（数据平台），技术成果可见性强
- 传音作为全球化科技公司，在新兴市场有影响力，项目可能涉及多语言、多场景的复杂数据处理
- 技术要求综合，需同时掌握AI算法、工程开发和数据平台知识，学习曲线较陡
- 需要深入理解业务数据逻辑，才能设计出真正有效的智能解决方案
- 适合对AI技术有浓厚兴趣，具备扎实编程和工程能力，并渴望将前沿AI技术（特别是大模型和Agent）应用于解决实际复杂数据问题的工程师
缺点 / 挑战
- Agent效果的持续优化和工程稳定性的平衡是长期挑战
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI Agent与大模型应用领域，成为架构师或首席工程师
- 技术管理路线：带领小团队负责更复杂的AI系统模块或子业务的技术规划与落地
- 设计和开发智能Agent，使其能够自主理解、规划并执行复杂的数据任务
- 将大模型、RAG、工作流等AI技术整合到数据平台，实现数据问答、质量诊断等智能化场景
- 负责Agent的工程化落地，确保其效果稳定、可靠且安全
- 扎实的编程能力（Python/Java），熟悉软件工程实践与数据平台开发
- 深入理解大模型应用原理，掌握Prompt Engineering、RAG、Agent Workflow等核心技术
- 具备AI应用或数据类项目经验，能够将AI技术与实际业务场景结合
申请策略
- 申请前可以思考：如何将Agent技术应用于数据平台的一个具体环节？例如，如何用Agent自动化进行数据质量报告生成？
- 关注传音在海外市场的产品与业务，理解其数据处理的潜在复杂性，这可能在面试中被问到
- 突出任何与AI应用、智能体、知识库系统、自动化工具开发相关的项目经验，即使是个人项目
- 重点描述使用Python/Java解决复杂工程问题的经历，体现工程实践能力
- 明确列出对Prompt、RAG、Agent等技术的理解和实践，可附上技术博客或GitHub链接
- 系统学习并实践主流Agent框架（如LangChain, AutoGen等）和大模型应用开发范式
- 深入研究数据处理与分析的常见挑战，思考如何用AI技术进行优化
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出技术决策和优化过程
- 回答优化问题时，从模型（提示词/上下文）、工程（异常处理/监控）、评测（指标体系）多个维度展开
- 对于评估问题，结合数据任务的准确性、效率、稳定性以及最终业务价值来阐述
- 请描述一个你设计过的Agent或自动化系统的架构，重点说明其任务理解、规划和工具调用的流程
- 当Agent在处理复杂任务时失败或陷入循环，你会从哪些方面进行优化和保证工程稳定性？
- 如何评估一个数据问答Agent的效果？你会设计哪些评测指标？
- 请举例说明你如何将一个业务需求转化为可落地的AI应用（如知识库问答、数据处理自动化）
- 准备1-2个与Agent、自动化或大模型应用相关的详细项目案例，能清晰讲解技术实现细节和挑战
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
作为AI方向的技术岗位，市场薪资水平具有竞争力，且技术岗位通常具备较好的稳定性。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
85较高
该岗位直接涉及大模型、Agent等前沿技术栈，有明确的技术实践场景和优化目标，能提供显著的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、Python、Java、Prompt、工作流、数据质量
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及任何关于工作时间、远程办公或工作生活平衡的信息，无法判断其具体情况。
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
60中等
通过AI技术赋能数据平台，提升数据处理效率和质量，有正向的技术价值感，但社会影响力层面与民生、环保等直接关联度一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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