北方华创
软件开发工程师（AI方向）
软件开发工程师（AI方向）
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai Agent
Multi-Step Reasoning
Rag
Tool Calling
Workflow编排
多轮对话
大模型
意图识别
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
制造业内部的AI Agent研发岗，前沿方向成长性强，面向内部效能场景，薪资未披露
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
2.7万
比AI算法中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
15 个在招
市场机会
选择不多
北京 · AI算法 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
北方华创招聘AI方向软件开发工程师，负责经营分析、研发效能、内部运营等场景下AI Agent系统的设计开发，涉及多步推理、动态Workflow编排、多模型路由、Tool Calling、DeepResearch等核心机制，并建设可扩展的Skill体系
面向硕士及以上计算机/人工智能专业人才
最低要求
学历要求：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业，优秀者可适当放宽学历要求
具备扎实的计算机基础知识，熟练使用Python
擅长开源框架的选型与研究，阅读过部分或全部核心源码，深入理解其实现原理
具备智能对话系统、聊天机器人或AI Agent开发经验，熟悉意图识别、槽位填充、多轮对话设计、规划、记忆、工具调用等核心技术
同时具有Agent Skill（技能/插件）的设计与实际落地经验，能够实现业务自定义能力（如系统API调用、数据处理、自动化任务执行等）的快速接入
具有公司经营分析、研发效能、内部运营等跨业务场景Agent落地经验
具备优秀的业务理解能力、分析解决问题能力及沟通协调能力，勇于攻克复杂技术难题
具有良好的团队协作精神与主动思考意识
对AI领域（尤其是大模型、Agent、RAG等方向）的最新技术动态保持高度敏锐，乐于研究并快速将创新技术应用于实际业务场景
工作职责
负责公司经营分析、研发效能、内部运营等多业务场景下AI Agent系统的设计开发工作，具备技术决策、技术选型、技术架构与技术风险评估能力，确保技术成果可交付、可度量、可运维
Agent系统与工作流建设：参与构建连接大模型与业务场景的Agent系统，设计并落地多步推理(Multi-step Reasoning)、动态Workflow 编排、多模型路由、多样 Tool Calling、DeepResearch等核心机制
深度参与AI Agent智能体及其配套能力的建设，设计并实现可扩展的Skill（技能）体系，支持业务快速接入自定义工具与能力
推进工具调用、知识库管理、工作流编排等核心模块的落地
协同完成项目全流程开发任务，对代码质量、系统稳定性及性能表现持有高标准自我要求
持续跟踪并研究前沿AI技术及业界Agent架构演进趋势，挖掘新技术与公司业务场景的融合点
优先资格
具备Java与Python双语言开发能力者优先
具有从0到1完成Agent落地的完整项目经验者优先
具备智能体平台或智能体场景（如自动化任务执行、决策辅助、数据洞察等）落地实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI Agent是当前大模型落地的热门方向，技术积累含金量高
- 覆盖多业务场景的从0到1建设，成果可度量、履历说服力强
- 制造业智能化转型场景真实，AI应用有实际业务价值
- 需同时具备工程能力、架构能力与业务理解，复合要求高
- Agent技术演进快，需要持续高强度学习跟进
- 面向内部效能场景，业务价值呈现不如直接面向营收的岗位直观
- 适合有Agent/对话系统开发经验、想深耕大模型应用工程的硕士背景工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从Agent系统开发入手，成长为AI平台核心开发或技术负责人
- 深耕大模型应用架构，可向AI架构师方向演进
- 理解业务后也可转向AI产品或智能化转型管理路线
- 设计开发经营分析、研发效能、内部运营等场景的AI Agent系统，负责技术选型与架构决策
- 构建连接大模型与业务的Agent系统，落地多步推理、动态Workflow编排、多模型路由、Tool Calling等核心机制
- 建设可扩展的Skill体系与知识库管理、工作流编排等核心模块
- 跟踪前沿AI技术与Agent架构演进，推动新技术与业务融合
- 硕士及以上学历，计算机/人工智能/软件工程背景，扎实的计算机基础
- 熟练使用Python，深入理解开源框架实现原理
- 具备智能对话系统或AI Agent开发经验，掌握意图识别、记忆、工具调用等核心技术
- 有跨业务场景Agent落地经验，业务理解与沟通协调能力强
申请策略
- 面试前了解北方华创的经营分析与研发效能场景痛点
- 准备对技术风险评估与可交付、可度量落地的观点表达
- 重点展示AI Agent、对话系统或大模型应用的完整落地项目与量化成果
- 写明使用的模型、框架与核心机制（RAG、Tool Calling、Workflow编排等）
- 突出阅读开源框架源码与技术选型的深度经历
- 系统梳理主流Agent框架与多智能体编排的最新实践
- 准备一个从需求到上线的端到端Agent案例，含架构图与指标
面试指南
- 按「场景—架构—关键机制—效果指标」结构介绍项目
- 技术选型类问题给出对比维度与取舍理由
- 落地类问题强调可交付、可度量、可运维的工程化思维
- 请介绍你从0到1落地一个Agent系统的完整过程
- 多步推理与动态Workflow编排你是如何设计与实现的？
- 多模型路由的决策依据与工程实现是什么？
- 如何设计可扩展的Skill体系支持业务自定义接入？
- 你如何评估Agent系统的稳定性与效果？
职位点评
薪资福利72
成长发展85
工作生活55
使命价值65
薪资福利
72中等
JD未披露薪资与福利，AI方向人才市场议价空间较大，具体需面谈确认。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
85较高
直接从事大模型与Agent前沿方向开发，覆盖架构设计与多场景落地，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、RAG、Multi-step Reasoning、Tool Calling、Python
成长机会持续跟踪并研究前沿AI技术及业界Agent架构演进趋势
业务类型cost_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与加班信息，WLB情况未知，需面试确认。
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
65中等
AI赋能制造业经营与研发效能有一定价值感，但JD未表述使命感或社会价值导向。
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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