京东
Agent架构开发
Agent架构开发
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
Agent框架
Edr
Llm
Rag
Siem
Soc
Tool Calling
多Agent协作
安全
AI 估算 · 30k–50k
AI Agent架构岗位稀缺，京东平台加持，4年+经验对应高级薪资，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责京东Agent平台与安全Agent的架构设计与研发，涉及LLM、RAG、多Agent协作等前沿技术，需要从0到1落地AI项目，适合有4年以上工程经验且对AI Agent有深入理解的候选人
最低要求
具备至少1个AI实际项目从0到1落地经验，涵盖需求分析、模型选型、工程实现、上线迭代全流程
主导或深度参与过AI Agent / 多Agent协作系统的设计与实现，理解Orchestration、Tool Calling、上下文管理、长短期记忆迭代等核心机制
工程研发年限4年及以上，具备独立负责模块或子系统的能力，有较强的代码质量意识与系统设计能力
具备良好的业务理解与拆解能力，能将安全场景需求转化为可落地的AI技术方案
工作职责
Agent平台能力建设：参与或主导Agent基础平台的架构设计，包括Agent注册管理、任务调度、上下文状态维护、工具市场等核心模块
构建Agent Harness系统架构，支持流式推理、中断恢复、并发任务编排与执行追踪
设计Memory与知识管理机制，包括短期工作记忆、长期知识库（RAG）及安全领域私有知识的注入与更新
安全Agent研发：基于LLM设计并实现面向安全场景的AI Agent，覆盖威胁检测、告警研判、攻击溯源、漏洞辅助分析等核心任务
优先资格
安全背景加分项:
具备网络安全从业背景，熟悉SOC / SIEM / EDR / SOAR等安全产品研发或使用经验
有AI安全对抗经验（如对抗样本、Prompt Injection防御、模型鲁棒性评估等）
熟悉安全领域数据特征（日志、流量、告警），具备安全事件数据的清洗、建模与分析能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：接触LLM、Agent、RAG等AI最热门领域，快速积累稀缺经验
- 大厂平台：京东的体量和数据资源，提供丰富的应用场景和落地机会
- 安全+AI交叉：复合型技能壁垒高，职业竞争力强
- 技术要求全面：需同时掌握AI算法、工程架构和安全知识，学习曲线陡峭
- 项目从0到1：需要独立负责模块设计，对自驱力和解决问题的能力要求高
- 安全领域复杂：安全场景多样化，需持续跟进安全攻防和AI对抗新趋势
缺点 / 挑战
- 适合有4年以上后端或AI工程经验，对Agent技术和安全领域有浓厚兴趣，喜欢从0到1挑战的技术型人才
角色解读
- 技术纵深发展：成为Agent架构专家或AI安全领域专家
- 管理方向：带领Agent平台或安全Agent团队，晋升技术Leader
- 跨领域拓展：结合业务需求，向AI产品架构或整体AI解决方案方向发展
- 设计和搭建Agent基础平台，包括注册管理、任务调度、上下文维护等核心模块，保障多Agent协作的稳定性和可扩展性
- 实现Memory与知识管理机制，结合RAG技术为安全场景提供动态知识注入
- 基于LLM研发安全Agent，覆盖威胁检测、告警研判、攻击溯源等任务，将安全需求转化为AI技术方案
- 精通AI Agent框架和LLM应用，熟悉Orchestration、Tool Calling、上下文管理等核心机制
- 扎实的工程能力，4年以上研发经验，具备系统设计和代码质量意识
- 业务理解与拆解能力，能将安全场景转化为可落地的技术方案
申请策略
- 关注京东AI和安全部门的技术博客，了解其技术栈和业务方向
- 面试准备时，梳理一个完整的Agent项目案例，从架构设计到落地细节
- 突出AI项目从0到1的全流程落地经验，尤其是Agent或多Agent系统的设计与实现
- 强调系统设计能力和代码质量，附上GitHub或技术博客链接
- 如有安全背景（SOC、SIEM等），单独列出相关产品研发或使用经验
- 补充安全领域知识：学习SOC流程、常见告警类型和EDR/SOAR原理
- 实践AI安全对抗：了解Prompt Injection、对抗样本等防御方法
- 深入RAG技术：熟悉LangChain、LlamaIndex等框架，掌握知识库构建与检索优化
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result) 来讲述项目经验
- 技术拆解法：对系统设计问题，先明确需求约束，再分模块阐述架构和选型理由
- 场景化思考：对安全相关问题，结合具体攻击案例说明AI的介入点和局限性
- 请描述你主导的一个AI Agent项目，包括架构设计、核心机制和落地效果
- 如何设计一个支持流式推理和多任务编排的Agent Harness系统？
- 你如何理解Orchestration、Tool Calling和上下文管理？请举例说明
- 在安全场景中，如何利用LLM进行威胁检测和告警研判？可能遇到哪些挑战？
- 请解释RAG在Agent中的应用，以及如何处理知识更新的冲突？
职位点评
73
综合评分
京东AI Agent架构岗，前沿技术栈、高成长性，但WLB一般、薪资未披露。
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
适合以技术成长为核心动机，愿意接受一定工作强度，追求前沿领域发展的求职者。
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50
使命价值70
薪资福利
75中等
京东作为上市公司，薪资具有竞争力，福利完善，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及AI Agent、LLM等前沿技术，技能成长空间巨大，且安全+AI复合方向稀缺，发展前景好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent框架、LLM、RAG、多Agent协作、Orchestration、Tool Calling
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未明确远程或弹性工作，北京现场办公，且行业惯例可能存在一定加班，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
70中等
安全Agent具有明确社会价值，AI安全领域属于高速增长赛道，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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