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点评技术-AI Agent开发工程师
点评技术-AI Agent开发工程师
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai评测
Go
JavaScript
Llm
Rag
自动化测试
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI技术栈、大平台业务价值，薪资有竞争力，但WLB需确认。
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。
薪资怎么样
35K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3320 个在招 · 其中人工智能 17 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 330 个在招
职位详情
关于这个职位
负责美团点评业务质量保障体系中AI Agent的技术设计与开发，将传统测试工具升级为智能化Agent形态，聚焦验收评测环节，提升测试自动化覆盖率和智能化水平
最低要求
基本要求： 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业，具备5年及以上软件开发、测试开发、质量工程或AI应用工程经验
具备扎实的全栈或服务端工程能力，熟练掌握Python、Java、JavaScript/TypeScript、Go等至少一种编程语言，能够独立完成AI应用、自动化工具、服务或平台能力的设计与开发
理解大语言模型、Prompt、RAG、Agent、Tool Calling、MCP等AI应用基本原理，具备Agent或AI应用的开发、集成和落地经验
熟悉软件测试理论与质量保障体系，具备接口、服务端、Web或客户端自动化测试经验，理解CI/CD、质量门禁、可观测性及持续交付实践
能围绕模型效果、任务成功、稳定性、安全性和成本设计评测方案，并通过数据驱动产品、模型和工程链路的持续优化
具备优秀的业务理解、抽象分析与跨团队协作能力，能够将复杂业务目标转化为清晰的技术方案、验收规则、评测数据和自动化验证方案
工作职责
岗位概述：负责点评业务质量保障体系中AI Agent的技术设计与开发，聚焦验收评测环节，将传统测试工具能力升级为智能化Agent形态，提升测试验证的自动化覆盖率和智能化水平
面向验收评测的Agent体系设计 - 深入理解点评各业务线（基础、POI、搜推等）的测试流程、验收标准和质量痛点
- 设计和建设统一的测试Agent基础设施，将评测工具、验收工具、巡检工具等存量能力升级为可自主规划、自主执行的Agent形态
- 推动测试模式从「人驱动工具」向「Agent驱动测试」转变，覆盖用例理解、环境准备、执行操控、结果判定的全链路
智能评测与结果判定能力建设 - 建设基于LLM/VLM的智能判定能力，覆盖意图识别、结果判定、异常检测、标签生成等评测核心环节
- 设计评测驱动的迭代流程：集中评测发现badcase → 针对性优化 → 效果回归验证，形成质量能力的持续进化闭环
- 通过工程Judge、规则引擎等手段治理模型幻觉和误判，保证判定结果的可信度和稳定性
知识库与数据体系建设 - 沉淀业务质量知识库：Bug模式、判定标准、页面结构、业务规则等，为Agent提供可依赖的领域知识
- 建设面向Agent友好的测试数据和环境管理能力，支持低成本的用例构造与回放
- 保证知识无过时、冲突、冗余，构建知识生产-消费-反馈的自动化闭环
模型评测与效果度量 - 建立覆盖准确性、稳定性、成本、耗时的多维度评测指标体系，量化Agent化改造的业务价值
- 周期性进行SOTA模型（LLM/VLM）评测，根据测试场景选择高性价比模型
- 跟踪业界AI验证自动化方向的前沿实践，评估并引入适合点评场景的技术能力
优先资格
加分项： 1. 有LLM应用、Agent、RAG或多模态产品的开发、测试、评测、调优或上线保障经验
有AI应用平台、AI评测平台、测试平台、质量中台、数据集、Benchmark或A/B实验平台建设经验
有Prompt工程、模型输出评估、幻觉检测、安全测试或AI治理相关经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与美团点评核心业务的AI能力建设，技术影响力大
- 团队支持技术自主决策和快速迭代，有较多创新空间
- 与产品、研发、算法团队高频协同，能接触复杂业务场景和前沿技术
- 技术复杂度高，需同时掌握AI应用、测试工程和业务知识，学习曲线陡峭
- 跨团队协作要求高，需推动多方配合完成项目
- 需持续跟踪AI前沿技术，并快速应用到业务中，保持技术敏感度
缺点 / 挑战
- 适合有AI应用开发和测试背景，喜欢技术挑战，具备良好协作能力的工程师
角色解读
- 从AI应用开发工程师成长为AI平台架构师，负责整体技术方案设计
- 在质量保障领域深耕，成为AI测试和评测方向的技术专家
- 参与更多业务场景的AI智能化升级，拓宽技术视野和行业经验
- 设计和开发面向验收评测的AI Agent系统，将传统测试工具升级为智能化形态
- 建设基于LLM/VLM的智能判定能力，覆盖测试结果判定、异常检测等环节
- 构建业务质量知识库和测试数据体系，为Agent提供领域知识支持
- 建立多维度评测指标体系，量化AI化改造的业务价值并持续优化
- 扎实的编程能力，熟练掌握Python、Java等至少一种语言，能独立开发AI应用
- 深入理解LLM、RAG、Agent等AI应用原理，并有实际落地经验
- 熟悉软件测试理论和自动化测试实践，了解CI/CD流程
- 具备业务理解和跨团队协作能力，能将业务目标转化为技术方案
申请策略
- 在简历中详细描述AI Agent项目的具体成果和业务价值
- 准备关于模型幻觉处理、评测方案设计等技术问题的深入思考
- 面试前研究美团点评的产品和质量保障实践
- 突出AI项目经验，特别是Agent、RAG等应用的开发和测试实践
- 展示自动化测试工具或平台建设经历，体现工程能力
- 强调对业务质量保障的理解，以及跨团队合作案例
- 深入学习LLM相关框架和工具，如LangChain、Prompt Engineering
- 提升测试自动化技能，熟悉AI评测方法和工具
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验
- 结合具体技术细节，如RAG知识库构建、规则引擎设计，展示技术深度
- 从数据驱动和业务价值角度阐述评测方案设计思路
- 请描述一个你参与的AI Agent开发项目，如何从传统测试工具升级为Agent形态？
- 如何处理LLM在测试判定中的幻觉问题？有哪些工程手段？
- 如何设计评测体系来量化Agent化改造的业务价值？
- 在跨团队协作中，如何推动技术方案落地？
- 你对AI在软件测试领域的未来趋势有什么看法？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
美团作为上市公司，薪资福利具有竞争力，但JD未披露具体薪资和福利。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI技术，有较多学习成长机会，且团队鼓励技术创新。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、VLM、Prompt、Tool Calling、MCP
成长机会技术自主决策、快速迭代、前沿技术趋势变化、积极创新技术能力
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确工作模式和加班情况，需现场办公，生活化动机满足程度有限。
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
70中等
美团在本地生活服务领域有较大社会价值，但岗位聚焦内部质量保障，直接社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号帮大家吃得更好，生活更好
创新程度积极采用新技术
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