DXC Technology
AI technical consultant
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发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Llm
Rag
多智能体协作
大语言模型
系统架构设计
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI Agent研发岗、技术成长性强、混合办公、薪资市场中上
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
66 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 370 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI Agent系统的设计与开发，基于大模型构建编排框架、工具生态及记忆管理方案
参与模型微调落地、自动化评测对齐及行业前沿技术调研，保障系统高质量交付与持续迭代，助力企业智能化升级
最低要求
JD中未单列任职要求，但核心能力要求包括：熟练掌握AI Agent系统设计与开发
精通大语言模型（LLM）应用与Agent编排框架搭建
具备工具调用（Function Calling）、RAG、会话状态管理等开发经验
熟悉模型微调（SFT/RLHF）流程及自动化评测方法
能独立编写技术文档并参与Code Review
持续关注Multi-Agent等前沿技术
工作职责
负责 AI Agent 系统的设计、开发与迭代，涵盖规划推理、工具调用、多轮对话、记忆管理等核心能力建设
基于大语言模型（LLM）构建 Agent 编排框架，实现任务分解、ReAct/Plan-and-Execute 推理、多 Agent 协作等高级编排策略
开发与维护 Agent 的工具生态（Function Calling / Tool Use），对接内部业务系统、数据库、搜索、代码沙箱等外部能力
设计并实现长期记忆与上下文管理方案（向量检索 / RAG / KV Memory / 会话状态持久化），持续优化长程任务表现
参与 Agent 的评测与对齐工作：构建评测数据集、设计自动化评测 Pipeline、分析 Bad Case 并迭代优化
与算法团队协作，推进模型微调（SFT / RLHF）在 Agent 场景的落地，提升工具调用准确率与推理链质量
编写技术设计文档，参与 Code Review，保障代码质量与系统可维护性
关注行业前沿（Multi-Agent、Computer Use、World Model 等），定期进行技术调研与原型验证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI Agent前沿赛道，技术栈先进且成长空间大
- 跨国企业平台规范，技术氛围浓厚且资源支持充足
- 技术迭代极快需持续学习
- 跨团队协作频繁对沟通与项目管理能力要求高
- 需兼顾工程落地与算法调优
- 热爱AI前沿技术、具备扎实工程落地能力且追求快速成长的开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI架构师、大模型算法专家或技术负责人方向发展
- 深耕垂直领域Agent解决方案，成为行业技术布道者
- 负责AI Agent核心模块的工程开发与架构设计
- 搭建基于LLM的任务编排与多智能体协作框架
- 对接外部工具生态并实现记忆管理机制
- 精通大语言模型应用开发
- 掌握Agent编排策略（ReAct/RAG）
- 熟悉模型微调与自动化评测流程
- 具备扎实的编程与系统架构能力
申请策略
- 提前研究DXC在AI领域的业务布局与技术栈偏好，准备Agent架构设计案例以备技术面
- 突出AI Agent项目经验、LLM应用架构设计及RAG/微调实战成果
- 量化系统性能提升与Bad Case优化指标
- 强化多智能体协作框架理解，补充自动化评测与数据闭环构建经验
- 熟悉主流Agent开发工具链
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景、技术方案选型依据、实施过程及量化结果
- 针对技术难题说明排查思路、对比实验设计与最终优化指标
- 请介绍你设计的Agent架构及核心难点
- 如何优化Agent的工具调用准确率与推理链质量
- RAG与KV Memory如何结合使用以解决长程任务问题
- 自动化评测Pipeline如何设计以保证对齐效果
- 复习LLM基础原理与主流Agent框架（LangChain/LlamaIndex等）
- 准备1-2个完整的Agent开发案例
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资预估处于市场中上水平，上市公司福利体系相对完善，但对补偿性动机的满足主要依赖市场常规待遇。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
85较高
岗位深度参与AI Agent前沿技术研发与模型微调落地，技术栈新颖且成长路径清晰，高度契合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、SFT、RLHF、Multi-Agent
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD提及优先线下协作但提供灵活安排以支持个人风格与生活，WLB有一定保障但非完全远程，整体平衡度中等。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
聚焦AI Agent前沿探索与行业技术调研，虽未明确社会价值表述，但技术创新本身具备较强的行业推动意义。
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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