转转
AI coding 平台工程师(J14453)
AI coding 平台工程师(J14453)
发布于 9 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
分布式架构
向量数据库
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI Agent技术栈、大厂平台背书、高成长潜力、WLB待确认
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
3.3万
比AI算法中位数低
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
市场机会
选择适中
北京 · AI算法 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
负责转转AI Coding平台的核心架构设计与开发，构建高可用、高扩展性的AI Agent系统
主要工作包括智能体任务规划、记忆管理及多智能体协作等模块的实现，探索AI加持下的新研发范式以提升产研效率
同时需跟踪前沿技术并进行落地验证
最低要求
-5年左右Java开发经验，具有扎实的Java功底，了解JVM的原理，熟悉SpringMvc、SpringBoot、MyBatis等主流开源框架
具备 AI Agent 相关开发经验，熟悉智能体核心技术体系（如 ReAct/CoT思维链、长期记忆/短期记忆、工具调用框架LangChain等），至少参与过1个完整的AI Agent应用项目的研发与落地，能独立负责核心模块开发，有平台工程相关经验者优先
熟悉向量数据库（如 Milvus）、关系型数据库（如MySQL）、非关系型数据库（如Redis）的使用与优化，能根据业务场景设计数据存储方案
有大规模高并发互联网应用的设计和开发经验，熟悉常规的分布式架构，熟悉缓存、消息队列等开源中间件，对优秀开源软件的源码有心得者优先
学习能力强，能快速跟进并应用Agent领域的研究成果和开源技术，具备优秀的问题分析与解决能力
工作职责
参与AI Agent基础能力建设，探索AI加持下的新研发范式，给公司产研在AI Coding领域提效
负责AI Agent核心架构设计与开发，包括智能体的任务规划、记忆管理、工具调用、多智能体协作等核心模块的实现，打造高可用、高扩展性的AI Agent系统
跟踪AI Agent、大模型应用、多智能体协作等领域的前沿技术与行业趋势，进行技术预研和落地验证，推动团队技术能力迭代升级
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent前沿赛道，技术栈新颖，有助于积累稀缺的AI工程化经验
- 依托转转大厂平台，拥有真实的业务场景和高并发数据支撑，落地价值高
- 内部提效工具属性，直接赋能产研团队，容易产出可见的业务成果
- AI Agent领域技术迭代极快，需要持续高强度学习以保持技术敏感度
- 内部工具类岗位可能面临用户推广阻力，需平衡技术先进性与用户体验
- 复合型要求高，需同时兼顾传统后端架构与新兴AI算法逻辑，知识跨度大
- 适合具备扎实Java基础且对AI Agent技术有浓厚兴趣，希望从传统后端向AI工程化方向转型的中高级开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI基础设施专家或首席架构师方向发展，深耕AI Agent底层技术
- 转型为AI应用产品负责人，主导内部AI工具平台的商业化或规模化落地
- 成为技术管理者，带领团队进行AI研发范式的创新与实践
- 负责AI Agent系统的核心架构设计与代码实现，包括任务规划、记忆管理等关键模块
- 利用LangChain等框架构建智能体应用，探索AI在研发效能提升方面的落地场景
- 跟踪并引入多智能体协作、思维链等前沿技术，进行技术预研和原型验证
- 扎实的Java后端开发能力，精通Spring生态及JVM原理
- 深入理解AI Agent技术体系，熟悉ReAct、CoT及LangChain框架
- 掌握向量数据库（如Milvus）及主流关系型/非关系型数据库的设计与优化
申请策略
- 准备一个完整的AI Agent项目案例，清晰阐述从需求分析到技术选型的完整链路
- 了解转转的业务模式，思考AI Agent如何具体提升其二手交易或研发流程的效率
- 突出Java后端在高并发、分布式场景下的实战经验及性能优化案例
- 重点展示参与的AI Agent项目，详细描述ReAct/CoT等核心技术的落地细节
- 强调向量数据库选型、存储设计及多智能体协作机制的技术深度
- 深入学习LangChain/LlamaIndex等主流Agent开发框架的源码与最佳实践
- 补充向量数据库（如Milvus、Pinecone）的原理及应用场景知识
- 关注多智能体协作（Multi-Agent）的最新论文与开源项目
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答项目经验
- 对比分析：在技术方案选择上，说明不同方案的优劣及最终选择的依据
- 深度挖掘：针对技术细节，展示对底层原理（如JVM、向量检索算法）的理解
- 请详细介绍你参与过的AI Agent项目，特别是任务规划和记忆管理的实现方案
- 如何在Java后端中高效集成LangChain框架？遇到过哪些性能瓶颈？
- 面对复杂的Agent任务，如何设计有效的Prompt策略以保证输出稳定性？
- 向量数据库与传统关系型数据库在Agent应用中如何配合使用？
- 复习Java并发编程、JVM调优及Spring Boot核心原理
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活65
使命价值70
薪资福利
78中等
作为C轮后巨头企业，提供具备竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足基本物质保障。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
92较高
岗位聚焦AI Agent前沿技术，技术栈极具前瞻性，能提供极高的技能成长空间和技术视野拓展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangChain、ReAct、CoT、Milvus、多智能体协作
业务类型cost_center
工作生活
65中等
JD未明确提及弹性工作制，但作为技术研发岗，通常比销售或运营岗具有一定的工作自主性，WLB预期中等。
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
70中等
通过AI技术提升公司内部研发效能，虽不直接面向消费者产生巨大社会影响，但对行业技术进步有积极意义。
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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