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AI智能体开发工程师
AI智能体开发工程师
发布于 3 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
Ai Agent
Prompt Engineering
Rag
大语言模型(Llm)
工程化落地
微服务架构
系统架构设计
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大型通信企业平台加持、聚焦AI Agent前沿技术、技术成长空间大、工作节奏相对稳健。
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
1.5万
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 2410 个在招 · 其中人工智能 约 120 个
市场机会
选择面较广
广州 · 人工智能 · 84 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责面向企业级业务场景的AI智能体系统设计与开发，结合Java后端技术与主流大模型框架构建可用Agent应用
通过Prompt工程、RAG及MCP技术实现智能体与现有系统的深度集成，并负责生产级服务部署、效果评估迭代及技术沉淀
最低要求
届本科及以上，计算机、软件工程、人工智能、数据科学、应用数学等相关专业
具备扎实的计算机和软件工程基础，理解数据结构、数据库、计算机网络及软件开发流程，了解生成式 AI、大语言模型基本原理和模型调用机制
掌握 Java，熟悉 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 及关系型数据库，具备良好的编码、调试、接口设计和系统集成能力
了解 Python、Go、C++、TypeScript/JavaScript 中至少一种者优先
熟悉主流大模型应用开发技术，理解 Prompt、RAG、MCP、上下文管理、多轮对话、工具调用和模型调用机制等基本方法
熟悉 LangChain、LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、CrewAI 等至少一种 Agent/LLM 应用框架，能够独立完成从 Demo 到生产服务的工程化落地
理解 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、Supervisor、多 Agent 协作、记忆系统、工具链编排等常见智能体架构范式
具备较强的业务抽象、逻辑分析、动手实践、沟通协作和自主学习能力，能够主动拆解复杂业务流程，对 AI 生成结果进行验证和独立判断，并推动方案在真实业务中落地
具有完整 AI Agent、Java 后端、系统升级重构或 AI 应用项目实践，或了解向量数据库、模型评测者优先
工作职责
负责面向业务场景的 AI 智能体系统设计、开发与落地，围绕意图理解、需求拆解、任务规划、多轮对话、记忆管理、工具调用等核心能力构建可用的 Agent 应用
参与企业级软件系统及 AI 应用建设，基于 Java、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 等技术开展后端服务、业务功能及接口开发，支持系统持续建设与升级
基于大语言模型与 Agent 框架搭建智能体应用，负责主流框架的选型、开发、调优与工程化封装
接入大模型 API、本地化模型或企业私有模型，优化模型调用链路
运用 Prompt、RAG、AI Agent、MCP 等技术，将智能体能力与现有业务系统、工作流平台、数据库、第三方 API 及企业工具链进行集成，支撑各类业务场景
运用 AI Coding 辅助完成代码分析、功能开发、重构优化、调试及单元测试，并参与接口联调、效果验证、问题排查和性能优化
负责智能体应用的生产级服务化，包括接口设计、后端服务开发、权限控制、异常处理、限流降级、日志监控、成本控制、性能优化与稳定性保障
构建智能体效果评估与迭代机制，围绕任务完成率、响应速度、问答准确率、工具调用准确率、稳定性、安全性和用户反馈持续优化产品效果
协同需求、算法、前后端、测试及业务团队完成上线验收和持续迭代
持续跟踪大模型、AI Agent、RAG、MCP 及 AI 工程化技术，开展技术验证并沉淀技术文档、可复用组件、方法和研发实践
优先资格
了解 Python、Go、C++、TypeScript/JavaScript 中至少一种者优先
具有完整 AI Agent、Java 后端、系统升级重构或 AI 应用项目实践，或了解向量数据库、模型评测者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型通信企业平台资源，接触真实企业级业务场景与技术栈
- 聚焦AI Agent前沿方向，技术成长空间大
- 需兼顾传统Java后端与新兴AI技术，学习曲线陡峭
- 企业流程相对规范，创新试错节奏可能受限
- 适合计算机相关专业应届/准毕业生，对AI工程化有浓厚兴趣且具备较强自学与落地能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI架构师、大模型应用专家或技术管理方向发展，深耕智能体底层原理与复杂业务场景融合
- 负责AI智能体系统的全栈开发与工程化落地，将大模型能力与企业现有业务系统深度集成
- 扎实的后端开发功底（Java/Spring生态），熟练掌握大模型应用开发框架（LangChain/Dify等）及RAG/Prompt技术
申请策略
- 提前研究目标企业在广东地区的数字化转型布局，准备针对具体业务场景的智能体解决方案思路
- 突出AI Agent或大模型相关项目经历，强调从Demo到生产环境落地的完整闭环经验
- 深入掌握LangChain/LlamaIndex等框架原理，补充向量数据库使用及模型评测实战经验
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、技术选型难点、具体实施步骤与量化成果
- 重点阐述架构设计权衡与线上稳定性保障措施
- 请介绍一个你独立完成的AI Agent项目，你是如何解决幻觉和工具调用准确率的？
- 如何设计RAG流水线以提升检索质量并降低延迟？
- 在Java微服务中如何优雅地集成异步的大模型推理服务？
- 复习大模型基础原理与主流Agent范式，准备1-2个完整的项目案例复盘
- 熟悉Java高并发与分布式基础，了解企业技术面试风格
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
提供符合广州市场水准的应届生薪资及标准福利，稳定性强但现金激励相对互联网大厂偏保守。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
85较高
聚焦AI Agent前沿技术栈，提供企业级真实业务场景与完善的导师带教机制，技术成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、LangChain、Java、Spring Cloud
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
企业通常作息相对规律，但AI研发项目期可能存在阶段性加班，整体WLB处于中等水平。
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
助力通信行业数字化与智能化转型，技术落地具有明确的商业价值，但个人使命感表述较少。
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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