中国机械工业集团有限公司
智能体开发工程师
智能体开发工程师
发布于 大约 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Rag
多智能体
大模型
智能体
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
央企平台、前沿智能体技术方向、南京工作，发展空间大但薪资和WLB需面议确认
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
19K
比人工智能中位数低
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 750 个在招 · 其中人工智能 4 个
市场机会
选择不多
南京 · 人工智能 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业级AI智能体的设计与开发，基于大模型底座构建具备任务拆解、规划、工具调用等能力的智能体应用
你将参与从需求拆解、方案设计到上线迭代的全流程工作，并落地业务自动化、智能问答、知识库问答（RAG）等多场景应用
作为2027届校招岗位，适合对AI应用开发有热情、具备扎实工程能力的应届硕士生
最低要求
硕士及以上学历，2027年应届，具备扎实的计算机与AI基础知识，良好的工程编码与问题排查能力
熟练掌握Python/Java，熟悉常用AI、大小模型相关技术栈，具备完整项目落地经验
理解大小模型基础原理、微调、推理、应用开发基本流程，具备良好的工程素养与团队协作能力
工作职责
负责各类AI智能体应用的设计与开发，基于大模型底座构建具备任务拆解、规划、工具调用、记忆管理、多轮交互、自主复盘纠错能力的企业级智能体
落地多场景智能体应用，包括但不限于业务自动化、智能问答、流程代理、知识库问答（RAG）、多智能体协同等，完成从需求拆解、方案设计、代码开发到上线迭代的全流程工作
持续优化智能体效果，提升意图识别准确率、工具调用成功率、任务闭环完成度，优化智能体幻觉、稳定性、可用性问题，保障业务落地效果
沉淀智能体开发组件、通用框架与最佳实践，复用能力并提升团队智能体交付效率
与业务系统对接，实现智能体与应用场景的真正落地
优先资格
具备以下一项或多项经验者优先：
熟悉数据治理、数据集构建、数据流水线开发
熟悉模型微调、分布式训练、推理优化、模型部署
熟悉Linux、Docker、K8s、算力调度
熟悉LangChain等智能体框架，熟练掌握RAG、Function Call、多智能体编排等技术，有真实智能体项目落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台稳定，业务场景丰富，智能体技术有大量落地机会
- 大模型智能体是当前AI领域最热门的方向，技术积累含金量高
- 校招岗位，对新人培养体系相对完善，能接触完整项目流程
- 央企内部流程可能相对繁琐，技术决策和迭代速度可能不如互联网公司快
- 智能体技术仍处于快速演进阶段，需要持续学习跟进最新框架和最佳实践
- 作为校招生，需要快速补齐工程落地能力，适应从学术到工业的转变
- 适合对AI应用开发有强烈兴趣、希望在大平台稳定发展、愿意深入智能体技术方向的应届硕士生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从智能体开发工程师起步，逐步成长为AI应用架构师，负责复杂智能体系统的整体设计
- 可向大模型算法专家方向发展，深耕模型微调、推理优化等核心技术
- 在央企平台可向技术管理方向晋升，带领团队推动AI技术在集团业务中的规模化落地
- 设计并开发基于大模型的AI智能体应用，实现任务拆解、规划、工具调用、记忆管理等核心能力
- 落地多场景智能体应用，包括业务自动化、智能问答、RAG知识库问答、多智能体协同等，覆盖从需求到上线的全流程
- 持续优化智能体效果，提升意图识别准确率、工具调用成功率，解决幻觉和稳定性问题
- 沉淀开发组件与通用框架，与业务系统对接，推动智能体在真实场景中落地
- 扎实的Python/Java编程能力，具备良好的工程编码和问题排查能力
- 理解大模型基础原理、微调、推理和应用开发流程，熟悉常用AI技术栈
- 熟悉LangChain等智能体框架，掌握RAG、Function Call、多智能体编排等技术
- 具备Linux、Docker、K8s等工程化部署能力，了解数据治理和模型优化
申请策略
- 了解国机集团的业务板块和数字化转型方向，在面试中展示对央企智能化场景的理解
- 准备1-2个完整的项目案例，能够清晰讲述技术选型、实现过程和遇到的问题及解决方案
- 突出大模型或智能体相关的项目经历，尤其是完整落地的项目，展示从需求到上线的全流程能力
- 强调Python/Java编程能力和工程素养，可附上GitHub或代码仓库链接
- 如有RAG、LangChain、模型微调等实践经验，务必在简历中详细描述技术细节和成果
- 展示团队协作和问题排查能力，央企岗位比较看重综合素质
- 提前熟悉LangChain、LlamaIndex等主流智能体框架，动手搭建一个简单的RAG应用
- 补充学习Docker、K8s等部署工具，了解模型推理优化和部署的基本流程
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务目标、具体行动和量化结果，突出个人贡献和技术难点
- 对比分析：在回答技术选型问题时，对比不同方案的优劣，展示思考深度
- 问题导向：针对优化类问题，先分析问题根因，再给出系统性解决方案，最后说明验证方法
- 请详细介绍一下你做过的一个智能体或大模型相关项目，包括架构设计和关键技术选型
- 如何解决RAG系统中的检索准确率和幻觉问题？
- 谈谈你对LangChain框架的理解，以及它的优缺点
- 在多智能体协同场景中，如何设计任务分配和通信机制？
- 如何评估和优化一个智能体应用的效果？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值75
薪资福利
70中等
央企平台薪资福利相对稳定，但具体薪资水平未在JD中披露，需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：15K-22K/月）
成长发展
85较高
智能体是当前AI前沿方向，岗位涉及从模型到应用的全栈技术，成长空间大。央企平台项目资源丰富，但晋升机制相对传统。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、智能体、RAG、LangChain、Function Call、多智能体、Docker、K8s
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
工作地点在南京，央企工作节奏相对规律，但JD未提及弹性办公或远程工作安排，需到岗办公。
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
75中等
国机集团作为央企，业务涉及国家机械工业核心领域，推动AI落地有产业价值。但JD未明确提及社会价值导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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