Agent系统工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI系统架构师或技术专家，主导更大规模的AI基础设施与Agent平台建设
• 横向可向AI产品经理或AI业务负责人转型，利用对大模型能力边界的深刻理解推动业务创新
• 负责Agent系统核心模块（如Runtime、Memory、Context）的设计与研发，构建多Agent协同与任务规划能力
• 集成RAG、向量检索等知识增强技术，并建设多模型接入与路由机制，支持大模型的快速迭代
• 搭建Agent系统的可观测与评测体系，优化系统并发、容错及稳定性，并与算法团队协作落地新模型
• 扎实的计算机基础与后端开发能力，精通Python/Go/Java等至少一门语言，熟悉分布式系统架构
• 深入理解大语言模型（LLM）原理，掌握Prompt工程、RAG、Function Calling及Agent开发范式
• 具备优秀的系统工程能力，能独立解决高并发、高可用及系统隔离等复杂工程问题

申请策略

• 提前了解海尔在智能家居、工业互联网等领域的AI应用场景，思考Agent技术如何赋能具体业务
• 突出在分布式系统、高并发服务端架构方面的实际项目经验及性能优化成果
• 详细展示参与过的LLM应用、RAG系统或Agent开发项目，强调工程化落地细节与指标提升
• 体现对开源Agent框架（如LangChain, AutoGen等）或模型上下文协议的理解与实践
• 深入学习Multi-Agent协同机制、Function Calling原理及主流Agent框架的源码
• 补充AI系统评测、可观测性建设及大模型推理加速（如vLLM）等相关知识

面试指南

• STAR法则：针对系统设计问题，从背景、面临的挑战、采取的技术方案（如引入消息队列、缓存、降级策略）到最终收益进行结构化回答
• 原理+实践：针对大模型相关问题，先简述底层原理（如Attention机制、向量检索），再结合具体项目说明工程上的优化手段（如重排、Chunking策略）
• 请介绍你设计过的最复杂的分布式系统或AI应用系统，你是如何解决并发和容错问题的？
• 在Agent系统中，你是如何设计Memory和Context管理机制的？如何处理长上下文带来的延迟和成本问题？
• 请谈谈你对RAG系统的理解，在实际工程中你做过哪些优化来提升检索准确率和生成质量？
• 如果Agent在执行多步任务时出现幻觉或死循环，你的系统是如何进行Tracing和干预的？
• 复习分布式系统核心概念（如CAP定理、一致性协议）及高并发架构设计模式
• 梳理自己过往项目中与LLM、RAG、Agent相关的技术细节，准备好应对深度技术追问