传音
高级Agent开发工程师(翻译Saas)(J20183)
高级Agent开发工程师(翻译Saas)(J20183)
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agent Runtime
Ai Agent
Go
Langgraph
Llm
性能优化
系统设计
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI Agent开发岗位，技术成长空间大，薪资有竞争力，但办公模式和WLB未明确。
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
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 250 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是高级Agent开发工程师，专注于AI Agent技术的开发与优化
负责设计和实现Agent Runtime、Workflow等核心系统，参与多智能体机制的建设，并持续提升Agent的稳定性、性能和可观测性
工作涉及为翻译SaaS产品（如HiTranslate和Voxmate）开发AI助手能力
最低要求
熟悉 Python 或 Go，具备扎实的工程能力
熟悉 LLM / AI Agent 技术，有实际项目经验
熟悉至少一种 Agent Runtime / Framework，如 Hermes、Pi Agent、OpenCode、OpenAI Agents SDK、LangGraph
具备良好的系统设计和问题解决能力
工作职责
负责 Agent Runtime、Workflow、Routine 等核心能力的设计与开发
参与 Multi-Agent、Long-running Agent 等执行机制建设
持续提升 Agent 的稳定性、性能和可观测性
负责HiTranslate、Voxmate等助手Agent相关能力开发
优先资格
熟悉 Hermes / Pi Agent / OpenCode，有实际开发经验
有 Agent Runtime、Workflow、Memory、MCP 等核心模块开发经验
有 AI Agent / AI 助手相关产品或开源项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作涉及LLM、AI Agent等前沿技术，技术成长空间大
- 参与核心系统开发，对产品有直接影响，成就感强
- 公司提供翻译SaaS等实际产品场景，技术能快速落地
- 技术难度高，需要持续学习新框架和工具，保持技术更新
- 适合有扎实编程基础、对AI Agent技术充满热情、喜欢解决复杂工程问题并追求技术深度的求职者
缺点 / 挑战
- 项目可能涉及复杂系统架构和性能优化，开发压力较大
- AI领域变化迅速，需应对快速迭代和技术挑战
角色解读
- 可沿技术路线发展为AI Agent架构师或领域专家，专注于前沿技术探索
- 转向技术管理角色，如技术负责人或研发经理，带领团队推进项目
- 参与行业开源项目或发表技术成果，提升个人影响力
- 设计和开发Agent Runtime、Workflow等核心系统，支撑AI Agent的执行框架
- 参与Multi-Agent和Long-running Agent机制的建设，提升系统协调能力
- 优化Agent的稳定性、性能和可观测性，确保服务可靠高效
- 为HiTranslate、Voxmate等翻译SaaS产品开发AI助手功能，增强产品智能能力
- 精通Python或Go语言，具备扎实的工程开发能力
- 深入理解LLM和AI Agent技术，有实际项目落地经验
- 熟悉主流Agent Runtime或框架，如LangGraph、OpenAI Agents SDK等
- 具备优秀的系统设计能力和问题解决技巧
申请策略
- 提前了解传音公司的翻译SaaS产品（如HiTranslate、Voxmate），思考技术如何赋能业务
- 面试时准备具体案例，展示如何设计和优化AI Agent系统，体现解决问题的能力
- 突出Python/Go项目经验，尤其是后端或系统开发相关
- 详细描述LLM或AI Agent相关项目，展示实际应用成果
- 强调系统设计、性能优化或可观测性建设的经历
- 如有开源贡献或技术博客，可作为加分项展示
- 深入学习Agent Runtime框架，如LangGraph或OpenAI Agents SDK，可通过官方文档和教程实践
- 参与AI Agent开源项目或个人项目，积累实际开发经验，熟悉Workflow、Memory等核心模块
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 从技术选型、架构设计、实现细节和效果评估等方面阐述系统设计问题
- 结合具体案例，说明如何平衡技术先进性与工程稳定性
- 请描述你过去开发AI Agent或LLM应用的经验，遇到了哪些技术挑战？
- 如何设计一个高效稳定的Agent Runtime系统？请谈谈你的思路
- 谈谈你对Multi-Agent系统的理解，以及如何处理Agent间的协作问题
- 在优化Agent性能和可观测性方面，你有哪些实践经验？
- 你为什么对翻译SaaS领域的AI Agent开发感兴趣？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资估算在市场中上水平，对高级技术岗位有较好吸引力，但未明确披露具体福利。
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LLM、AI Agent等前沿技术，技能成长空间大，但未明确提及晋升或培训路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Go、LLM、AI Agent、Agent Runtime、LangGraph
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
办公模式未明确提及，工作生活平衡信号不足，生活化动机满足程度有限。
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
工作在AI Agent前沿领域，有技术价值和行业前景，但社会责任感和使命感未在JD中体现。
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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