京东
Agent开发工程师
Agent开发工程师
发布于 大约 5 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Asyncio
Gpt
Llamaindex
Rag
Sse
Websocket
AI 估算 · 25k–45k
北京AI开发岗位市场水平较高，结合京东大厂薪酬体系与3年以上经验要求，月薪范围合理
职位详情
关于这个职位
该职位是京东健康的核心研发岗位，专注于医疗场景下智能体（Agent）的架构设计与实现
你将运用LangChain等框架构建复杂对话链路，优化流式交互体验，并负责RAG策略与上下文管理，以解决医疗AI的准确性与实时性挑战
适合有大模型开发经验并希望深耕医疗AI领域的工程师
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，3年以上后端或AI应用开发经验，扎实的Java、Python编程能力，熟悉异步编程（Asyncio），具备良好的代码规范意识
深入理解 LangChain 或 Semantic Kernel 的核心组件（Agent Executors, Tools, Memory, Callbacks），有实际生产项目落地经验
熟悉 SSE 协议，有高并发流式接口的调优经验，了解如何处理中断、重连及流式token的安全过滤
Context Engineering：熟悉RAG各环节（Chunking, Embedding, 重排），有处理长上下文（Long Context）压缩、记忆管理（短期/长期记忆）的实际经验
Harness Engineering：理解AI应用的测试方法论，有构建Agent评测集、制定评估指标（如精确率、召回率、工具调用准确率）的经验
有医疗信息化（HIS/EMR）或互联网医疗行业经验者优先，具备医学知识图谱构建或医疗NLP经验者优先
工作职责
负责健康医疗场景下智能体（Agent）的架构设计与实现，熟练运用 LangChain 或 LlamaIndex 等框架，进行复杂链路的编排、工具调用（Function Calling/Tool Use）及状态管理
基于 SSE、WebSocket、MCP等技术，优化医疗对话式交互体验，解决大模型流式输出的稳定性与并发问题，确保健康咨询的实时性体验
承担 Context Engineer 职责，优化上下文管理机制，设计RAG（检索增强生成）策略，解决医疗长文本、多轮对话中的信息遗忘与幻觉问题，提升上下文利用效率
负责AI Agent的评测体系建设，设计自动化测试用例，对Agent的调用成功率、工具选择准确率、输出安全性进行量化评估与压测
对接主流大模型（GPT系列、DeepSeek、Kimi、Qwen等），针对医疗术语的准确性进行Prompt Engineering及微调数据准备
优先资格
有医疗信息化（HIS/EMR）或互联网医疗行业经验者优先，具备医学知识图谱构建或医疗NLP经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术（Agent、RAG、大模型），技术成长快
- 京东健康平台大，业务场景真实，数据丰富，利于积累行业经验
- 团队技术氛围好，有与大模型厂家合作机会
- 医疗AI是高速发展赛道，职业前景广阔
- 大模型应用仍处于快速迭代期，需要持续学习和跟进新框架
- 适合热爱AI技术、愿意深耕医疗领域、具备较强抗压能力和学习能力的后端或AI开发者
缺点 / 挑战
- 医疗场景对准确性要求极高，容错率低，技术压力大
- 涉及多团队协作，沟通成本较高
角色解读
- 从Agent开发工程师向AI架构师或技术专家发展，深入大模型应用与医疗AI结合
- 可转向AI产品经理或技术负责人，主导医疗AI产品的设计与落地
- 在京东健康内部有机会参与核心业务决策，向技术管理岗位晋升
- 设计并实现医疗场景下的智能体架构，使用LangChain等框架编排复杂链路和工具调用
- 优化基于SSE/WebSocket的对话交互，解决大模型流式输出的稳定性和并发问题
- 负责上下文管理和RAG策略，减少长文本对话中的信息遗忘和幻觉
- 构建评测体系，量化评估Agent调用成功率、工具选择准确率和输出安全性
- 扎实的Java/Python编程能力，熟悉异步编程（Asyncio）和良好代码规范
- 深入理解LangChain或Semantic Kernel核心组件，有生产落地经验
- 熟悉SSE协议和高并发流式接口调优，了解中断、重连与安全过滤
- 掌握RAG全流程（Chunking、Embedding、重排）及长上下文压缩、记忆管理
申请策略
- 提前了解京东健康业务方向和产品，面试中展示对医疗AI的理解
- 准备一个端到端的Agent demo，体现架构设计和工程能力
- 突出LangChain或类似框架的生产项目经验，详细描述Agent设计细节
- 强调RAG优化、上下文管理、流式接口调优的具体成果
- 如有医疗相关项目（如HIS、医疗NLP），务必重点展示
- 列出参与的AI评测体系构建经历和量化指标提升
- 深入学习LangChain源码和Agent设计模式，动手实现复杂工具调用流程
- 补充医疗领域知识，了解HIS/EMR系统基础
面试指南
- 针对技术实现问题：先描述整体设计思路，再分点说明具体实现细节，最后总结遇到的坑和优化方案
- 针对评测问题：先定义指标，再说明数据采集和自动化流程，最后给出优化迭代的闭环
- 针对行业问题：展示对医疗场景独特性的认识，如数据隐私、术语准确性、监管要求，并结合自身经验
- 请描述你使用LangChain实现Agent的完整流程，如何处理工具调用和状态管理？
- 在RAG中如何解决长上下文丢失和幻觉问题？分享你的具体策略
- SSE流式输出中如何处理客户端中断和重连？如何保证token安全？
- 如何设计Agent的评测指标？请举例说明精确率、召回率在工具调用中的计算方式
- 你对医疗AI的挑战有哪些理解？如何确保大模型在医疗场景的准确性？
职位点评
74
综合评分
大厂医疗AI前沿技术岗，发展性突出，但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
适合追求技术成长和行业前景，能接受现场办公和一定工作强度的求职者
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
京东健康作为上市公司，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体待遇，面议可能性大；大厂五险一金齐全，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术栈（Agent、RAG、大模型），技术成长空间大；但JD未提及明确晋升通道或培训机制，发展性较高但有不确定性。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LlamaIndex、RAG、GPT、DeepSeek、SSE、WebSocket、Asyncio
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
北京现场办公，JD未提及弹性工作或远程选项；互联网公司加班文化普遍，WLB信号缺失，生活化满足程度一般。
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
80较高
医疗健康行业具有正向社会价值，京东健康平台影响力大，但JD未强调使命感，意义感中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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