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美团
广告数据工程及Agent开发

广告数据工程及Agent开发

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 3.0–5.0万 · AI 参考估算
中级经验
本科
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
Llm Application
Prompt Engineering
Rag

值不值得投

80综合评分

综合评分 80

大厂核心业务、AI前沿技术栈、高成长潜力、工作强度可能较高

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

4.0万

比后端开发中位数高

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 6180 个在招 · 其中后端开发 47 个

市场机会

选择面较广

北京 · 后端开发 · 约 490 个在招

职位详情

关于这个职位

负责美团商业增值业务的数据分析系统建设与AI Agent工程落地

需结合Java微服务架构与LLM技术,构建支持自然语言交互的智能数据分析平台,通过工具编排、RAG及评测体系解决幻觉与稳定性问题,赋能广告产品与运营团队高效获取数据洞察

最低要求

本科及以上学历,计算机及相关专业,3年以上系统开发经验

有扎实的Java技术基本功,熟悉JVM原理,至少了解一种数据库工作原理,有SQL优化经验
熟悉Spring开发框架和生态,熟悉微服务架构,有线上系统稳定性保障和性能优化的实战经验
熟悉大模型应用开发范式,对Agent任务规划、工具调用、上下文管理等核心问题有系统性理解,有将LLM能力集成到生产系统的实际经验
深刻理解Agent可靠性挑战(幻觉抑制、工具调用纠错、评测与回归),有系统性工程化解决方案者优先
对AI能力边界有清晰判断,能说清楚哪些场景AI显著提效、哪些场景不适用及原因,并沉淀过相应方法论
具备优秀的业务理解能力和良好的沟通合作能力,能够主动从业务问题出发提出AI技术解决方案并积极推动落地
能熟练使用AI工具辅助本岗位核心工作(如AI Coding、AI辅助方案设计与代码review等),有实际产出案例优先

工作职责

负责商业增值业务效果数据分析系统建设与商家端业务需求承接(商家效果数据、人群与标签管理等功能模块),完成需求技术方案设计、功能开发和系统运维,保障系统稳定性,并善用AI Coding等AI辅助研发工具持续提升交付效率与质量

主导数据分析场景的AI Agent工程建设:设计并实现Agent的任务规划、工具调用(Tool Use / Function Calling)、多轮对话与上下文管理能力,让广告产品、运营和业务同学通过自然语言高效完成取数、分析与洞察,而不是依赖人工排期开发报表
构建LLM Harness工程体系:包括工具编排、Prompt与评测工程、检索增强生成(RAG)、成本与稳定性治理、效果回归评测,端到端保障AI分析能力在生产环境的可靠落地,让AI产出可度量、可回归、可验收
参与数据分析系统架构设计和优化,完善系统组件与工具建设,沉淀Agent开发框架与最佳实践,提升团队整体开发效率,让团队更多精力聚焦在架构判断、效果攻坚和业务创新上

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触美团核心广告业务的海量数据与真实场景
  • 掌握最前沿的AI Agent工程化落地经验
  • 技术栈极具竞争力,涵盖LLM全链路
  • 需要平衡传统Java后端稳定性与AI新技术的不确定性
  • Agent幻觉抑制与评测体系构建难度较大
  • 业务逻辑复杂,需深入理解本地生活商业生态
  • 具备扎实后端基础且对AI应用层开发有浓厚兴趣,希望在大厂核心业务线进行技术创新的资深工程师

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 向AI基础设施专家或高级架构师发展,深耕企业级AI应用落地与复杂系统稳定性治理
  • 负责搭建基于大模型的商业数据分析系统,开发AI Agent以支持自然语言查询和分析
  • 精通Java后端开发与微服务架构
  • 深入理解LLM应用开发,特别是Agent规划、Tool Use及RAG技术

申请策略

  • 准备关于‘如何评估Agent效果’或‘如何处理LLM幻觉’的深度案例,体现工程化思维
  • 突出Java高并发/稳定性保障经验
  • 重点展示LLM应用项目,特别是Agent设计、RAG优化及评测体系的实战成果
  • 深入学习LangChain/LlamaIndex等框架
  • 研究Prompt Engineering最佳实践
  • 了解向量数据库原理与应用

面试指南

  • 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述项目
  • 强调工程化解决方案而非单纯算法调优
  • 突出对业务价值的理解
  • 请描述一个你设计的Agent系统,它是如何完成任务规划和工具调用的?
  • 在RAG场景中,如何解决检索准确性低的问题?
  • 如何评估一个AI Agent的效果?有哪些关键指标?
  • Java微服务中,如何保证系统在引入LLM调用后的整体稳定性?
  • 复习Java JVM底层原理及微服务常见故障排查

职位点评

薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75

薪资福利

85较高

作为已上市的互联网巨头,提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系,满足度高。

薪资信号偏高 (3.0千–5.0万/月)

成长发展

92较高

职位涉及AI Agent这一前沿技术领域,且处于核心业务线,技术成长空间巨大,职业发展路径清晰。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、Prompt Engineering、Java、Spring、Microservices
成长机会跟随业务一起高速成长、个人技术影响力有充分的发挥舞台
业务类型profit_center

工作生活

60中等

大厂核心部门通常工作节奏较快,虽未明确提及加班,但高强度竞争环境可能影响WLB。

工作模式未明确
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

助力本地商业生态健康繁荣,推动数字化营销,具有一定的社会价值和行业影响力。

行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号构建健康的本地商业生态、推动本地商业数字化营销的发展、促进商业生态繁荣
创新程度积极采用新技术
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