华为
AI 应用研发工程师
AI 应用研发工程师
发布于 2 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
Go
Llamaindex
Prompt Engineering
Rag
大语言模型
微服务架构
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
聚焦AI Agent前沿技术、技术成长空间大、薪资竞争力强，但工作强度与WLB情况需进一步确认。
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
3.5万
与人工智能中位数基本持平
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 590 个在招 · 其中人工智能 4 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 350 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI Agent应用的设计、开发与性能优化，涉及智能体编排、Prompt工程及RAG技术落地
你需要运用Java/Python/Go等语言，结合主流大模型和Agent框架，打造高质量的智能体应用
最低要求
精通Java/Python/Go 至少一门
计算机/软件工程类专业优先
熟悉大语言模型API调用及Prompt Engineering，了解主流LLM（如GPT、Claude、通义千问等）的能力边界
熟悉Agent开发框架（如LangChain、LlamaIndex、AutoGen、openJiuwen等）及RAG技术栈
具备微服务架构设计能力，熟悉RESTful API、消息队列等后端开发技术
工作职责
负责AI Agent应用的设计与开发，包括智能体编排、工具调用、记忆管理等核心模块
负责Agent应用的系统集成与性能优化，提升响应速度、稳定性和用户体验
参与Prompt工程、RAG（检索增强生成）方案设计与落地，持续提升Agent任务完成质量
跟踪业界Agent技术前沿，推动技术方案选型与创新实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent和大模型应用的最前沿，能够积累极具市场竞争力的核心技术经验
- 依托顶尖研发平台，能接触到业界领先的算力资源和技术积累
- 技术栈全面，涵盖大模型、Agent框架与微服务后端，有利于构建复合型技术壁垒
- 适合对大模型和AI Agent有浓厚兴趣，具备扎实后端开发基础，且愿意在快速迭代的技术环境中持续学习的研发工程师
缺点 / 挑战
- AI技术迭代极快，需要持续投入大量精力跟踪前沿论文、新框架和新模型，学习压力大
- Agent应用在实际落地中常面临幻觉、稳定性和响应延迟等工程挑战，调优难度较高
角色解读
- 纵向可发展为AI应用架构师或技术专家，深入大模型底层技术与复杂系统设计
- 横向可转型为AI产品经理或技术团队负责人，主导AI产品的商业化落地与团队管理
- 负责AI Agent核心模块的设计与开发，包括智能体编排、工具调用和记忆管理
- 进行Agent应用的系统集成与性能优化，提升响应速度和稳定性
- 参与Prompt工程和RAG方案的设计与落地，跟踪前沿技术并推动创新实践
- 精通Java/Python/Go至少一门编程语言，具备扎实的计算机基础
- 熟悉大语言模型API调用、Prompt Engineering及主流LLM的能力边界
- 掌握Agent开发框架及RAG技术栈，具备微服务架构设计与后端开发能力
申请策略
- 提前了解2012实验室的研究方向及近期在AI领域的开源项目或技术博客，面试时展现技术热情
- 突出在AI Agent、RAG或大模型应用方面的实际项目经验，展示解决复杂问题的成果
- 强调微服务架构设计能力以及高并发、高可用系统的性能优化经验
- 展示对主流LLM能力边界的理解，以及在Prompt Engineering方面的具体实践
- 深入学习LangChain、AutoGen等主流Agent框架的源码与高级用法，提升框架定制能力
- 补充分布式系统、消息队列及微服务治理的实战经验，强化后端工程化能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验题，按照情境、任务、行动、结果的逻辑清晰阐述，重点突出技术选型和难点攻克
- 对比分析法：针对技术对比题，从架构设计、适用场景、性能表现等维度进行客观对比，并给出自己的选型建议
- 请详细描述你参与过的一个AI Agent或RAG项目，遇到了哪些技术挑战，是如何解决的？
- 在Agent开发中，如何设计记忆管理机制以平衡上下文长度和任务准确性？
- 针对大模型API调用的延迟和稳定性问题，你在微服务架构层面会做哪些优化？
- 对比LangChain和AutoGen，你认为它们在Agent编排上各有什么优缺点？
- 复习大模型基础原理、RAG检索优化策略以及Agent工作流设计，准备1-2个深度项目案例
- 梳理微服务架构中的常见设计模式，结合AI应用的高并发、长连接等特点准备优化方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
AI Agent研发属于当前高溢价技术方向，结合上海地区市场行情与岗位对微服务及大模型框架的高要求，整体薪酬竞争力强。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AI Agent与大模型前沿技术，技术栈处于行业最前沿，能提供极佳的技术成长与视野拓展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Java、Python、Go、Prompt Engineering、RAG、LangChain、LlamaIndex、AutoGen、LLM、微服务架构
成长机会跟踪业界Agent技术前沿、推动技术方案选型与创新实践
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，无法准确判断工作生活平衡状态，建议在面试时与HR确认。
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
80较高
AI Agent技术具有广泛的行业应用前景，能够推动人工智能技术的实际落地，具有较高的技术使命感。
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
华为 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs