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微信视频号直播-AI Agent高级算法工程师-（深圳）
微信视频号直播-AI Agent高级算法工程师-（深圳）
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
广州市 / 深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Ai Agent
Langgraph
Llm
Pytorch
Rag
Rlhf
Sft
多智能体
AI 估算 · 30k–50k
AI Agent岗位需求旺盛，腾讯平台薪资竞争力强，一线城市算法岗薪资处于市场高位。
职位详情
关于这个职位
作为腾讯视频号直播的AI Agent高级算法工程师，你将负责直播场景下AI Agent系统的架构设计与迭代，包括多智能体协作、上下文工程和模型训练优化
你将应用最新的LLM技术（如SFT、RLHF、DPO、Agentic RL）提升主播开播体验与创作效率
该岗位要求3年以上经验，熟悉Python和深度学习框架，并具备优秀的跨团队协作能力
最低要求
计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年及以上相关工作经验
有 AI Agent / LLM 应用项目的全流程实战经验，从系统设计、开发、上线到面向真实用户的持续迭代
对多智能体架构、上下文工程、记忆机制、Tool Use、RAG 等 Agent 技术栈有深入理解和落地经验
熟悉智能体相关的模型训练，例如 Agentic RL、SFT、RLHF、DPO 等
熟练掌握 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等），熟悉 Langchain/Langgraph 等 MAS 框架，具备良好的工程能力和代码习惯
优秀的跨团队协作与沟通能力，能够主动协同上下游团队推动项目落地
对 AI 前沿技术保持高度敏感，有较强的技术判断力和自驱力
工作职责
负责视频号直播场景下 AI Agent 系统的架构设计、技术选型与迭代规划
设计高性能、易扩展的的系统架构与上下文交互逻辑，以灵活支持多种 Multi-Agent 协作模式，满足不同业务场景下、各垂类主播的多元需求
结合具体业务需求，对模型效果和算法推理进行优化，包括但不限于上下文学习、SFT、RLHF、DPO、Agentic RL 等
紧跟大模型与智能体的最新落地技术、探索大模型在主播侧业务中的创新应用，持续提升主播的开播体验与创作效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 腾讯大厂平台，视频号直播为核心业务，资源倾斜，发展前景广阔
- 薪资福利有竞争力，大厂品牌为后续职业发展加分
- 与优秀的技术团队合作，学习和成长氛围浓厚
- 工作强度大，节奏快，可能需要加班和持续学习新技术
- AI技术迭代迅速，需保持高度敏感并不断更新知识体系
缺点 / 挑战
- 专注AI Agent前沿方向，技术挑战大，能快速积累LLM和强化学习领域的实战经验
- 跨团队协作复杂，需要很强的沟通协调能力，项目推进压力较大
- 适合对AI Agent有强烈兴趣、具备3年以上算法开发经验、能承受高压并在挑战中获得成长的求职者
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI Agent与LLM领域，成长为算法架构师或技术专家
- 管理路线：积累一线实战经验后，可转型为技术Leader，带领团队负责核心系统
- 前瞻研究路线：依托腾讯平台资源，参与前沿AI技术研究并推动落地
- 负责视频号直播场景下AI Agent系统的架构设计与迭代规划，确保系统高性能和可扩展性
- 设计多智能体协作模式和上下文交互逻辑，支持不同主播的多样化需求
- 优化模型效果与推理性能，运用SFT、RLHF、DPO、Agentic RL等技术提升智能体表现
- 跟踪大模型前沿技术，探索在主播侧业务中的创新应用，提升开播体验和创作效率
- 扎实的AI Agent/LLM应用开发经验，能独立完成从设计到上线的完整闭环
- 深入理解多智能体架构、上下文工程、记忆机制、Tool Use和RAG等技术栈
- 熟练使用Python和PyTorch，熟悉LangChain/LangGraph等主流Agent框架
- 具备良好的工程能力和代码习惯，以及跨团队协作和沟通能力
申请策略
- 申请前关注腾讯招聘官网，了解视频号团队的技术博客或公开分享，准备针对性的理解
- 在简历中明确提及对AI Agent前沿技术的热情，以及持续学习的习惯
- 突出AI Agent/LLM项目的全流程经验，包括系统设计、开发、上线和迭代，并提供具体成果数据
- 强调对多智能体架构、RAG、记忆机制等技术的深入理解，以及SFT/RLHF等模型训练经验
- 展示扎实的编程能力，特别是Python和PyTorch，以及使用LangChain/LangGraph等框架的项目实例
- 体现跨团队协作能力和自驱力，可列举推动项目落地的具体案例
- 深入学习Agentic RL和强化学习的最新论文，动手实现小规模Agent项目
- 补充LangGraph的高级用法，掌握复杂Agent状态管理和工具调用设计
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答问题，突出个人贡献和量化成果
- 对于设计类问题，从需求分析、方案对比、技术选型、取舍权衡和迭代规划等维度阐述
- 强调工程化思维，关注系统的可扩展性、稳定性和实际业务效果
- 请详细描述你做过的最成功的AI Agent项目，包括架构设计、关键决策和遇到的挑战
- 如何设计一个支持多种业务场景的多智能体协作系统？你会如何做技术选型？
- 在模型训练中，你如何结合SFT、RLHF和DPO来优化Agent效果？请分享实际经验
- 如何优化Agent的推理性能以满足直播场景的低延迟要求？
- 如何与产品、运营等非技术团队协同，确保Agent功能符合主播需求？
职位点评
77
综合评分
大厂核心直播业务，前沿AI技术栈，薪资福利有竞争力，但工作强度大，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合以技术成长为核心追求，热爱AI Agent前沿研究，愿意接受高强度工作挑战的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
腾讯作为行业巨头，薪资福利在市场上处于领先水平，该职位薪酬竞争力强，但JD未披露具体数字，且未提及额外福利，综合判断补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位聚焦AI Agent前沿技术，提供大量学习和实践机会，与业务深度结合，成长空间巨大，是技术追求者的理想选择。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、RLHF、Agentic RL、PyTorch、LangChain
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
大厂核心业务岗位通常工作强度大，JD未提及任何WLB措施，工作模式为现场办公，生活化动机满足程度有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
视频号直播是腾讯核心业务，AI Agent的应用有望改善主播开播体验，提升创作效率，具有一定业务价值和社会影响，但JD未强调使命感。
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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