四维图新
AI-Native 应用工程师 （智能体与AI应用方向）(J12749)
AI-Native 应用工程师 （智能体与AI应用方向）(J12749)
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
Llm
Prompt Engineering
Rag
后端架构
微服务
智能体开发
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿 AI 技术栈、大厂平台背书、高强度技术成长，WLB 中等
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
3.5万
比AI算法中位数低
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
22 个在招
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
负责基于大语言模型和多模态模型构建企业级 AI-Native 应用及智能体工作流，实现模型能力与企业业务系统的深度集成
同时负责后端架构设计、高可用保障及安全合规体系建立，推动 AI 技术在数智化转型中的创新落地
最低要求
基本要求：本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3年及以上后端研发经验，且有 1年以上 AI-Native 应用 / 大模型落地实战经验
技术栈要求：
i.编程语言： 至少精通一门开发语言，具备良好的代码规范和工程素养
ii.AI 开发框架： 熟练掌握 LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel 等主流 LLM 开发框架，有纯代码或低代码平台智能体开发经验者优先
iii.工程基础： 熟悉常见后端技术栈（MySQL、Redis、Kafka、Docker、K8s），具备高并发、微服务架构设计与性能调优能力
核心能力：
i.对大模型生态有深刻理解，能独立解决大模型落地过程中的“幻觉”与延迟痛点
ii.具备极强的学习能力和技术敏感度，能够快速将前沿 AI 论文或开源方案转化为生产力
工作职责
AI-Native 应用与智能体（Agent）研发：负责基于大语言模型和多模态模型构建企业级 AI-Native 应用、智能体工作流及多智能体协同系统
大模型工程化与集成：构建稳定、高效的 LLM 中台或应用集成层，实现模型能力与企业现有业务系统（如飞书、CRM、质量/项目管理系统等）的深度打通
架构设计与高可用保障：负责 AI 应用的后端架构设计，建立完善的 AI 应用评估、监控、日志追踪与安全合规体系（如防幻觉、敏感词过滤、数据隐私保护）
技术探索与业务赋能：紧跟大模型前沿技术，探索 AI 在企业数智化转型中的创新落地场景，赋能团队及业务线，推动“人机协同”的高效研发文化
优先资格
加分项：
拥有独立开源 AI 项目、Hackathon 获奖经历、或在顶级 AI/技术社区活跃者优先
有企业级软件AI 改造或智能体开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于 AI 应用落地的最前沿，技术栈新颖（Agent、LLM）
- 四维图新作为上市老牌车企，提供稳定的平台和丰富的业务场景
- 强调“一个人活成一支队伍”，赋予工程师较大的自主权和影响力
- 接触企业级核心业务系统，积累高价值的项目经验
- AI 领域技术迭代极快，需要保持高强度的持续学习能力
- “幻觉”等问题在实际生产环境中难以彻底根除，需不断优化
- 可能需要在多个城市间协调，适应快节奏的工作模式
- 适合热爱新技术、具备极强自驱力和独立解决问题能力的后端工程师，尤其是希望从传统后端转型 AI 应用的开发者
缺点 / 挑战
- 企业级落地面临复杂的系统集成和安全合规挑战，调试难度大
角色解读
- 向 AI 架构师方向发展，主导复杂 AI 系统的顶层设计
- 成为 AI 应用领域的专家，带领团队进行前沿技术探索
- 转向技术管理岗位，负责 AI 团队的建设和业务赋能
- 利用 LangChain 等框架构建企业级 AI 应用和智能体工作流
- 设计并维护 LLM 中台，打通大模型与企业内部业务系统（如 CRM、飞书）
- 负责 AI 应用的后端架构、高可用性及安全合规（防幻觉、隐私保护）
- 跟踪前沿 AI 技术，探索其在业务中的落地场景
- 扎实的 Python/C++ 后端开发功底，熟悉微服务和高并发架构
- 精通 LangChain、LlamaIndex 等大模型开发框架
- 深入理解 LLM 原理，具备解决幻觉、延迟等实际问题的能力
- 熟悉 Docker/K8s 等容器化部署及 MySQL/Redis 等数据存储
申请策略
- 准备一个完整的 MVP 案例，展示从想法到落地的全过程
- 了解四维图新的主营业务（高精地图、车联网），思考 AI 如何赋能这些业务
- 突出展示使用 LangChain/LlamaIndex 构建的实际 AI 应用案例
- 强调后端架构设计经验，特别是高并发、微服务方面的成果
- 列举解决 LLM 落地难题（如延迟优化、幻觉抑制）的具体实践
- 如有开源项目或 Hackathon 获奖经历，务必重点标注
- 深入学习 Prompt Engineering 和 RAG 技术的最佳实践
- 强化对多模态模型和大模型微调（Fine-tuning）的理解
面试指南
- STAR 法则：情境、任务、行动、结果，重点突出个人贡献和技术细节
- 问题导向：先阐述问题背景，再说明解决方案的技术选型理由，最后展示量化结果
- 结合业务：将技术方案与业务价值（如效率提升、成本降低）联系起来
- 请介绍一个你使用 LangChain 或类似框架开发的 AI 应用，遇到的最大挑战是什么？
- 如何解决大模型在企业应用中出现的“幻觉”问题？
- 在设计 AI 应用后端架构时，如何保证高可用性和低延迟？
- 如何将大模型能力与企业现有的 CRM 或飞书系统无缝集成？
- 你对 AI Agent 的未来发展有什么看法？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为已上市公司的大型企业，薪资处于市场中上水平，福利体系完善，但非互联网巨头的高薪梯队。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
90较高
职位聚焦于 AI-Native 和智能体等前沿技术领域，技术成长空间巨大，符合追求技术突破的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel、LLM、Agent、多模态模型
成长机会技术探索、快速将前沿 AI 论文或开源方案转化为生产力
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD 强调“行动派”和“快速构建 MVP”，暗示工作节奏较快，但未明确提及加班情况，WLB 一般。
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 赋能企业数智化转型，推动“人机协同”，具有一定的社会价值和行业意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号赋能团队及业务线、推动“人机协同”的高效研发文化
创新程度积极采用新技术
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