京东
大模型应用算法工程师（智能体与开发平台方向）
大模型应用算法工程师（智能体与开发平台方向）
发布于 大约 17 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
A2A
A2Ui
Autogpt
Coding Agent
Mcp
分布式系统
大模型
微服务
智能体
AI 估算 · 30k–50k
结合京东大厂背景、北京地区薪资水平及岗位技术要求（大模型智能体方向），预估月薪范围3-5万。
职位详情
关于这个职位
负责企业级大模型应用开发平台的设计与核心模块开发，聚焦智能体（Agent）技术，包括多智能体交互、A2A/A2UI、Coding Agent等前沿方向
需要扎实的算法和工程能力，参与从技术预研到落地全流程
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，国内外顶尖院校背景优先
年以上算法开发经验，2年及以上大模型/智能体相关领域工作经历，大厂项目历练背景优先
熟悉智能体架构设计原理，掌握 Agent Skills/Sub Agents/MCP 等核心技术的拆解编排、任务规划及 A2A/A2UI 交互机制
具备前沿智能体技术开发经验，如 Coding Agent、沙盒环境设计实现、记忆体系统构建/Context Engineering 等相关工作经历
精通 Python/Java/C++ 中至少一种编程语言，具备扎实的算法基础与工程落地能力，熟悉分布式系统、微服务架构者优先
具备大模型应用开发平台或智能体系统相关模块的开发落地经验，能清晰复盘技术实现细节与问题解决方案
具备敏锐的技术洞察力、高效的问题分析与解决能力，拥有优秀的团队协作与沟通能力，且具备规范的代码编写与文档撰写习惯
工作职责
参与企业级大模型应用开发平台（含智能体体系）及配套技术的方案设计与核心模块开发，协助搭建高可用、可扩展的平台框架及组件工具链，助力企业多业务场景下大模型应用的高效落地
深耕前沿大模型应用技术，聚焦智能体核心能力落地，负责或参与 A2A（Agent to Agent）多智能体交互逻辑开发、A2UI（Agent to UI）交互架构实现、Agent Skills/MCP 体系搭建、Coding Agent 生成与执行模块开发、沙盒环境功能设计与落地、记忆体系统构建与优化等核心任务
承担平台核心算法模块的编码实现与迭代优化工作，覆盖大模型适配集成、智能体接口开发、插件生态适配、用户交互流程优化等场景，保障模块易用性、稳定性及性能达标
持续追踪大模型、智能体领域前沿技术动态，结合业务需求参与技术预研与验证，输出可落地的技术方案及原型验证结果
紧密协同产品、研发及业务团队，精准洞察业务场景需求，将技术需求转化为可行的代码实现，高效解决平台建设与应用落地过程中的各类技术难题
参与技术文档撰写与团队内部技术分享，输出模块设计文档、接口说明及技术实践总结，助力团队整体技术能力提升
优先资格
有 LangChain、AutoGPT 等开源智能体框架开发贡献经验
参与过企业内部开发平台/低代码平台建设
发表过大模型/智能体相关技术文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在大模型应用落地的最前沿，接触智能体、A2A等最新技术，职业前景广阔
- 大厂平台和资源支持，有完善的晋升通道和技术分享氛围
- 团队氛围注重技术交流，有机会发表论文或参与开源贡献
缺点 / 挑战
- 京东零售业务场景丰富，技术挑战大，能快速积累实战经验
- 智能体技术仍在快速演进，需要持续学习跟进，技术迭代压力较大
- 岗位要求高，需要同时具备算法深度和工程广度，面试门槛较高
- 大厂节奏快，可能面临一定的工作强度和项目deadline压力
- 适合对AI前沿技术充满热情、拥有扎实编程和算法基础、乐于挑战复杂系统开发的工程师，尤其是对大模型智能体方向有强烈兴趣的候选人
角色解读
- 技术深耕：从智能体开发工程师成长为智能体架构师或大模型应用技术专家
- 管理路线：在项目中积累经验后，可晋升为技术负责人或团队leader，带领团队攻关
- 横向拓展：可向AI平台产品方向转型，或深入其他AI子领域（如多模态、强化学习等）
- 设计并开发企业级大模型应用平台和智能体系统，包括多智能体协作（A2A）、用户界面交互（A2UI）等核心模块
- 实现Coding Agent、沙盒环境、记忆体系统等前沿功能，保障平台的高可用和可扩展性
- 跟踪大模型和智能体领域最新技术，进行技术预研和原型验证，推动技术落地
- 与产品、研发和业务团队紧密协作，将业务需求转化为技术方案并编码实现
- 精通Python/Java/C++之一，具备扎实的算法和工程能力，熟悉分布式系统和微服务架构
- 深入理解智能体架构原理和核心机制（Agent Skills、MCP、A2A等），有实际开发经验
- 具备大模型应用开发平台或智能体系统的开发落地经验，能解决复杂技术问题
- 良好的团队协作、沟通能力和文档撰写习惯，能够输出高质量技术文档
申请策略
- 在投递前深入了解京东零售的业务场景（如电商、供应链、营销），思考大模型如何赋能这些场景
- 准备一个你主导或深度参与的智能体项目案例，能够清晰讲述技术选型、架构设计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验，详细描述你在Agent框架、Coding Agent、沙盒环境等方面的具体贡献
- 强调编程语言掌握的深度和广度，特别是Python或Java的工程实践，以及分布式系统、微服务等架构经验
- 如果有开源贡献（如LangChain、AutoGPT）或技术博客，务必列出，展示技术影响力
- 用量化结果（如提升效率百分比、支撑的业务规模）说明你的工作成效
- 熟练掌握至少一个主流智能体框架（LangChain、AutoGPT等），并尝试实现一个简单的Agent demo
- 补充分布式系统设计相关知识，了解微服务架构下的服务治理、容器化部署
面试指南
- 项目经验类问题：用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）清晰描述，重点突出你的决策过程和结果量化
- 技术设计类问题：先明确问题边界，提出多种方案并评估优劣，给出推荐方案并解释原因，最后补充落地中的优化点
- 前沿技术类问题：展示你对技术的热情和跟踪习惯，结合业务场景说明技术如何落地，避免空谈理论
- 请详细介绍你参与过的一个智能体系统，包括架构设计、技术选型、核心模块实现细节
- A2A和A2UI分别是什么？你在项目中如何实现多智能体之间的通信与协作？
- 在设计一个Coding Agent时，如何保证生成的代码安全性和执行稳定性？你会如何设计沙盒环境？
- 大模型平台如何做到高可用和可扩展？请从你的角度谈谈架构设计要点
- 你如何跟踪大模型领域的最新技术？请举例说明你如何将一项新技术应用到实际项目中
职位点评
71
综合评分
京东大厂、前沿智能体技术栈、高成长性，但工作强度大且需现场办公。
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
适合追求技术前沿和快速成长，对薪资和福利有较好预期，能够接受较高工作强度和现场办公的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
京东作为上市大厂，薪资福利具有较强竞争力，但JD未明确具体薪资和福利明细，补偿性动机满足程度较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、智能体等前沿技术，技术成长空间大，JD虽未明确提及晋升通道，但大厂通常有完善体系，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、智能体、A2A、A2UI、MCP、Coding Agent、沙盒环境、记忆体系统
业务类型profit_center
工作生活
40较低
要求现场办公，未提及弹性工作或远程，互联网公司通常工作强度较大，生活化动机满足程度有限。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
京东零售业务场景广泛，但岗位偏技术开发，社会价值感知中等，行业处于高速增长期，使命感满足程度一般。
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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