传音
Agent资深开发工程师(J19227)
Agent资深开发工程师(J19227)
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Llm
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
AI与DevOps结合的技术前沿岗，薪资未披露，WLB未知，发展性突出
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
比全栈开发中位数低
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 480 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 全栈开发 · 55 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI Coding和DevOps平台的架构设计与核心功能开发，构建面向开发者的智能化产品如AI编程助手和自动化Agent
需要精通前端技术、Node.js和AI相关经验，与多团队协作优化工程效率和开发者体验
最低要求
本科及以上学历，计算机或相关专业，5-10年前端开发经验
扎实的前端基础，精通HTML / CSS / JavaScript / TypeScript
精通至少一种主流前端框架（React / Vue），有复杂系统开发经验
具备真实的Node.js项目经验，熟悉Express / Koa / NestJS等框架
有AI Coding或DevOps相关项目经验，包括但不限于：AI编程助手、代码分析、自动化修复
DevOps平台、CI/CD可视化、自动化运维工具
有Agent相关开发经验，理解以下至少部分能力：LLM机制、MCP、Skill、A2A协议等AI相关概念
熟悉前后端分离架构、接口设计规范，有系统设计意识
良好的沟通能力和自驱力，能推动复杂技术方案落地
工作职责
负责AI Coding / DevOps平台的架构设计与核心功能开发
构建面向开发者的智能化产品，如：AI编程助手（代码生成、补全、重构、Review）
DevOps自动化Agent（CI/CD、部署、运维、问题诊断）
基于Node.js开发BFF /中间层服务，支撑复杂前端业务与AI能力编排
参与Agent架构设计，实现多Tool调用、任务规划、状态管理与反馈机制
与后端、AI/算法、平台团队协作，将大模型能力深度融入工程与DevOps流程
持续优化系统性能、交互体验和工程效率，提升开发者使用体验
参与技术方案评审、代码Review，并推动前端与Node技术体系演进
优先资格
有AI / 大模型应用经验（LangChain、LangGraph、Agent建设等）
熟悉DevOps工具链（GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、ArgoCD等）
有代码分析、AST、编译原理或工程化相关经验
熟悉容器与云原生（Docker、Kubernetes）
有开源项目贡献或技术影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及AI和DevOps热点领域
- 能接触大模型应用，积累稀缺技能
- 项目复杂度高，提升系统设计和协作能力
- 技术栈广泛，需要同时掌握前端、后端和AI知识
- 适合有丰富开发经验、对AI和DevOps感兴趣、喜欢解决复杂工程问题、具备良好自驱力和协作能力的开发者
缺点 / 挑战
- 跨团队协作要求高，沟通压力大
- 项目复杂，可能面临性能优化和体验平衡挑战
角色解读
- 可向AI工程师、架构师或技术管理方向发展
- 专注于AI应用开发或DevOps平台建设
- 在智能化开发工具领域积累专业影响力
- 负责AI Coding和DevOps平台的架构设计与核心功能开发，构建AI编程助手和自动化Agent
- 基于Node.js开发中间层服务，支撑前端业务和AI能力编排
- 参与Agent架构设计，实现多工具调用和任务规划
- 与多团队协作，将大模型能力融入工程流程
- 精通前端技术（HTML/CSS/JavaScript/TypeScript）和React/Vue框架
- 熟练使用Node.js及Express/Koa/NestJS等框架
- 了解AI相关概念如LLM、MCP、Agent开发
- 熟悉DevOps工具链和云原生技术（Docker/Kubernetes）
申请策略
- 了解传音的业务方向和产品特点
- 准备技术方案设计和代码Review案例
- 面试前复习Agent架构和AI工程化知识
- 突出AI Coding或DevOps相关项目经验，如AI编程助手或自动化工具开发
- 展示Node.js和前端框架的熟练度，强调复杂系统开发案例
- 补充Agent或LLM应用经验，体现技术深度
- 学习AI/大模型应用技术，如LangChain、LLM机制
- 熟悉DevOps工具链（GitHub Actions、Jenkins等）和云原生技术（Docker/Kubernetes）
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 先讲问题背景和挑战，再讲解决方案和具体行动，最后强调结果和收获
- 突出技术深度和协作经验
- 如何设计一个AI编程助手的架构？在DevOps自动化Agent中，如何实现多工具调用和任务规划？如何优化Node.js中间层服务的性能？如何推动跨团队技术方案落地？
- 复习前端和Node.js核心知识，准备系统设计案例
- 研究AI Coding和DevOps自动化案例，理解Agent架构
- 准备展示跨团队协作和项目推动经验的实例
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
职位未明确披露薪资和福利信息，补偿性动机满足程度有限
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及AI和DevOps前沿技术，提供技能成长和复杂项目经验，发展性动机满足程度较高
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、MCP、Agent、Docker、Kubernetes、LangChain
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位未提及工作模式、办公灵活性或WLB相关信息，生活化动机无法明确评估
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
70中等
AI和DevOps属于高速增长赛道，行业前景好，但职位主要聚焦工具开发，社会影响力一般
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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