京东
Agent软件工程师
Agent软件工程师
发布于 大约 3 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
医疗Ai
AI 估算 · 25k–45k
中级Agent开发+医疗行业经验，京东大厂薪资有竞争力，但需掌握多门技术栈，薪资处于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责京东健康医疗场景下智能体（Agent）的架构设计与实现，涉及 LangChain、SSE、RAG 等技术，优化对话交互体验并解决大模型流式输出的稳定性问题
需要扎实的 Java/Python 编程能力和实际生产项目经验，同时承担上下文管理和评测体系建设
适合有 AI 应用开发经验、对医疗领域感兴趣的技术人才
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent技术前沿，可深度学习LangChain、RAG等热门框架，技能积累价值高
- 京东健康是互联网医疗头部企业，业务场景真实且数据丰富，技术落地机会多
- 大厂薪资福利优厚，职业发展路径清晰
- 需要同时掌握多种技术栈（Agent框架、流式协议、RAG、评测），学习曲线陡峭
- 大模型技术迭代快，需要持续跟进最新进展，保持技术敏感度
- 适合有2-3年AI应用开发经验，对Agent技术有热情，且希望在医疗方向深耕的技术人才
缺点 / 挑战
- 医疗领域对准确性和安全性要求极高，技术容错率低，压力较大
角色解读
- 向资深AI Agent架构师发展，主导复杂医疗AI系统的设计与优化
- 横向拓展至医疗NLP、知识图谱等领域，成为医疗AI领域专家
- 管理方向可晋升为技术主管，带领Agent开发团队
- 设计并实现医疗场景下的AI Agent架构，使用LangChain等框架编排复杂任务链
- 基于SSE/WebSocket优化流式对话交互，解决大模型生产环境中的稳定性与并发问题
- 负责RAG策略和上下文管理，提升多轮对话中医疗信息的准确性并减少幻觉
- 构建AI Agent的评测体系，通过自动化测试量化Agent的召回率、工具调用准确率等指标
- 扎实的Java/Python编程能力，熟悉异步编程（Asyncio），具备良好代码规范
- 深入理解LangChain或Semantic Kernel的核心组件，有实际生产落地经验
- 熟悉RAG全流程（Chunking, Embedding, 重排）以及长上下文压缩与记忆管理
- 具备AI应用测试方法论，能构建Agent评测集并制定评估指标
申请策略
- 关注京东健康在AI领域的公开技术分享（如技术博客），提前了解团队技术栈方向
- 在简历中附上GitHub链接或个人技术博客，展示Agent相关实践成果
- 突出LangChain或类似Agent框架的生产落地项目经验，附带具体效果指标
- 详细描述RAG或上下文管理方面的实践，如长文本压缩、记忆机制设计
- 强调流式接口高并发优化经验，以及SSE/WebSocket相关调优案例
- 如有医疗相关项目（如HIS、医疗NLP）务必重点展示
- 深入研读LangChain官方文档和源码，尝试复现一个完整的Agent工具调用Demo
- 学习医疗术语基础，了解HIS/EMR系统架构，可提升面试竞争力
面试指南
- 可以先从业务需求出发，解释架构选型理由，再说明具体实现细节，最后总结遇到的问题和解决方案
- 对于评估类问题，先定义指标（准确率、召回率），再说明测试用例设计（正例、反例、边界情况），最后给出持续优化方法
- 请详细描述你使用LangChain落地Agent项目的架构设计和遇到的挑战
- 如何设计RAG系统来减少医疗领域的幻觉？请具体说明Chunking、重排策略
- 在高并发流式接口中，如何保证SSE推送的稳定性和token安全？
- 如何量化评估Agent的调用成功率？请给出评测集构建思路和具体指标
- 医疗术语准确性如何通过Prompt Engineering或微调来提升？
- 准备一个完整的Agent项目案例，涵盖从框架使用到生产部署的全流程，并能清晰阐述技术难点
职位点评
74
综合评分
京东健康AI Agent岗，前沿技术栈极高成长性，但工作强度未知，适合技术进取型人才。
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
最适合追求技术前沿和快速成长的求职者，对薪资和WLB要求不极端苛刻。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利78
成长发展90
工作生活45
使命价值75
薪资福利
78中等
京东作为上市巨头，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体福利项，故评分略降。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位涉及AI Agent、RAG、多模型对接等前沿技术，成长空间巨大，且明确有生产落地要求，技术深度和广度兼备。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LlamaIndex、RAG、SSE、WebSocket、GPT、DeepSeek、Kimi、Qwen
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未提及远程或弹性办公，北京现场办公，且医疗场景对实时性要求高，可能有高强度工作，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
75中等
医疗健康赛道属于高速增长行业，改善患者服务体验具有社会正向意义，但JD未强调使命感。
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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