三一集团
Agent 开发工程师
Agent 开发工程师
发布于 37 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Agent开发
Prompt Engineering
Rag
大模型应用
知识图谱
算法基础
系统设计
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
制造业巨头AI前沿研发岗，技术栈新、落地场景实，适合追求技术成长的应届生
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.0万
比AI算法中位数低
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 130 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 91 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于三一集团人工智能研究院，主要面向计算机及相关专业的应届毕业生
核心职责是研发Agent（智能体）的核心能力，包括任务规划、工具调用、知识检索与效果评测，推动技术从模型层向工厂及办公真实业务场景落地，构建完整的技术闭环
最低要求
本科及以上应届毕业生，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业，成绩优秀者优先
计算机基础扎实，熟悉数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库等核心知识，具备性能、并发与资源占用问题的分析与定位能力
具备良好的软件开发功底，熟练掌握 Python、TypeScript、Go、Java 中至少一门语言，有完整的项目开发经历，重视编码规范与代码质量，关注测试、日志与可维护性
具备 Agent 开发实践：在课程项目、竞赛、开源项目、个人项目或研究课题中，完整参与过至少一个 Agent 类项目或核心模块的建设，在任务规划、工具调用、上下文管理、多轮交互、效果评测中至少一个方向具备实践经验与独立思考
熟悉大模型应用开发的基本范式，包括提示词工程、上下文工程、Function Calling、检索增强生成与 Agent 执行循环，理解其能力边界与典型失效模式
具备知识工程或企业知识管理相关经验，在知识库建设、文档结构化解析、检索召回优化、知识治理（权限、版本、质量、更新）中至少一个方向具备实践经验
具备较强的问题拆解能力与学习能力，能够在需求不明确的情况下完成问题定义，并通过数据与实验验证结论、推动方案落地
工作职责
参与 Agent 核心链路的开发与实现，涵盖任务规划、工具调用、代码理解与修改、执行结果反馈、异常处理与任务恢复等关键环节
参与 Agent 运行时、上下文与记忆管理、工具协议接入、可观测性及成本控制等基础能力建设
参与 Agent 能力在真实业务场景中的落地验证，保障功能的稳定性、可用性与可度量性，对线上效果负责
参与企业知识库、文档解析与检索链路的建设与优化，负责知识切分、召回排序、权限控制、时效管理与多源冲突处理等关键环节，保障 Agent 所获取知识的准确性、及时性与合规性
参与 Agent 效果评测体系建设，设计任务级评测集与量化指标（任务完成率、工具调用成功率、响应时延、调用成本等），基于失效案例分析持续优化提示词、流程编排与模型选型
跟踪 Agent 领域技术进展，对上下文工程、多智能体协作、长程任务等新范式开展可行性验证，为技术选型提供依据
优先资格
长期深度使用 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具，并形成个人方法论或工作流沉淀
具备 Agent 框架开发经验，或具备 Agent 编排系统的开发经验
具备检索系统、向量数据库或知识图谱的实习项目经验
具备评测体系建设经验，或以数据驱动方式优化线上效果的经验
具备代码沙箱、容器隔离或代码执行环境相关经验
具备开源项目、技术博客或其他形式的技术输出
有 ToB 项目交付、私有化部署或多租户场景的实习或项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托三一集团实体产业背景，拥有真实的工业与办公场景数据，避免纯Demo式开发
- 对AI Agent技术有浓厚兴趣，具备扎实编程基础，且希望技术能落地产生实际业务价值的应届生
缺点 / 挑战
- 需要将前沿AI技术与传统制造业场景结合，面临数据清洗、系统集成及效果量化的挑战
角色解读
- 可向AI架构师、大模型应用专家方向发展，深入探索多智能体协作与复杂业务场景落地
- 负责设计和开发智能体（Agent）的核心功能，包括任务规划、工具调用和记忆管理等
- 扎实的计算机基础（数据结构、算法），精通至少一门编程语言（Python/Go/Java等）
申请策略
- 展示对工业场景或ToB业务的理解，强调解决复杂问题和数据驱动优化的能力
- 突出Agent相关的项目经验，特别是任务规划、工具调用或RAG链路的具体实现细节
- 加强大模型应用开发范式的学习，如Prompt Engineering、Function Calling及评估体系构建
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述技术难点、解决方案及最终的业务价值或技术指标提升
- 请介绍你参与的Agent项目中，如何处理任务规划和工具调用的冲突？
- 在大模型应用中，如何设计有效的评测体系来量化Agent的效果？
- 面对复杂的业务需求，你是如何进行问题拆解和技术选型的？
- 复习计算机基础八股文，准备1-2个完整的Agent项目案例，深入理解RAG、Prompt Engineering及Agent执行循环的原理
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为已上市的跨国巨头，提供稳定的薪酬体系和完善的福利保障，薪资水平在制造业中具竞争力，但相比互联网大厂可能略低。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦于Agent这一前沿技术领域，提供从理论到生产落地的完整工程闭环，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、RAG、Prompt Engineering、Function Calling、Multi-Agent
成长机会完整工程闭环、前沿方向、技术验证、模型与技术选型
业务类型profit_center
工作生活
60中等
制造业巨头通常节奏相对稳健，但AI研发部门可能面临项目交付压力，具体WLB需视团队而定，JD未明确提及弹性工作制。
工作模式未明确
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
80较高
致力于将AI技术应用于真实的生产与办公场景，推动制造业智能化转型，具有显著的社会价值和行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号真正在工厂与办公的真实场景里稳定跑起来、推动方案落地
创新程度积极采用新技术
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