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下沉技术-Agent工程开发
下沉技术-Agent工程开发
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai Agent
B端产品
Java/Go/Python
Llm应用开发
Prompt Engineering
Rag
后端开发
工作流系统
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
核心大厂、前沿AI技术栈、高成长潜力，但需接受潜在的高强度工作节奏
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
3.5万
比AI算法中位数高
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 6050 个在招 · 其中AI算法 2 个
市场机会
选择不多
成都 · AI算法 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
负责美团下沉市场合作商场景的AI Agent应用建设与基础框架研发，涵盖Agent编排、工具调用及工作流等核心模块
需将业务需求抽象为可复用的Agent能力，并构建工程化评测体系，推动技术与商业场景的深度结合
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
熟悉 Java / Go / Python / TypeScript 中至少一种语言，具备扎实的后端或全栈开发能力
有 B 端产品、SaaS、CRM、运营平台、工作流系统、AI 工具等业务系统建设经验
理解 LLM 应用开发范式，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent Workflow、工具调用等能力
具备良好的平台化和抽象能力，能够从具体场景中沉淀通用 Agent 框架、组件和方法论
对业务有敏感度，能够理解业务经营链路，并将复杂业务流程拆解为可自动化、可评估、可迭代的 Agent 任务
工作职责
负责面向下沉市场的合作商以及相关领域的 AI Agent 应用建设，围绕合作商经营提效、数据分析、资源引入和匹配等场景，提升合作商的工作效率和经营效果
参与 AI Agent 基础框架能力建设，包括 Agent 编排、工具调用、任务规划、上下文管理、记忆机制、权限控制、工作流、人机协同、异常兜底等核心模块
将业务的高频业务流程抽象为可复用的 Agent 能力与工具，如经营助手、数据分析助手、线索专家和业务专家等
负责 Agent 与内部的系统和数据的集成与打通，构建更加完善的 Agent 工程体系
建设 Agent 应用的工程化能力，包括上下文工程、工具注册发现、链路追踪和评测体系
与业务和产品协作，完成从业务场景识别、方案设计、原型验证到上线迭代的闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent前沿赛道，技术栈新颖且具有极高的行业价值
- 依托美团核心本地商业板块，业务场景丰富，技术落地性强
- 平台化程度高，有机会沉淀通用的Agent框架，技术影响力大
- 团队氛围开放自驱，注重技术创新与业务价值的结合
- AI Agent领域技术迭代极快，需要持续高强度的学习和跟进
- 业务场景复杂，需要将非结构化的业务需求转化为标准化的Agent逻辑，难度较大
- 适合对AI前沿技术充满热情，具备扎实后端功底，且喜欢深入业务场景解决复杂问题的全栈型或后端型工程师
缺点 / 挑战
- 评测体系构建困难，如何量化Agent的效果和成本是长期挑战
- 作为核心业务部门，可能面临较大的业务交付压力
角色解读
- 成为AI Agent领域的资深专家，主导核心框架的技术演进
- 向技术管理方向发展，带领团队进行更大规模的平台化建设
- 拓展至更广泛的AI应用层，探索多模态、多Agent协同等前沿方向
- 研发和维护AI Agent的基础框架，包括编排、记忆、工具调用等核心模块
- 针对下沉市场合作商的业务场景，设计并落地具体的Agent应用解决方案
- 构建Agent工程的评测体系和数据闭环，确保系统的稳定性和效果
- 与产品和业务团队协作，将复杂的业务流程转化为可自动化的Agent任务
- 扎实的编程基础（Java/Go/Python/TS），具备后端或全栈开发能力
- 深入理解LLM应用开发范式，熟练掌握Prompt Engineering、RAG、Function Calling等技术
- 具备优秀的抽象能力和平台化思维，能沉淀通用的Agent框架和组件
- 对B端业务逻辑有深刻理解，能将业务痛点转化为技术方案
申请策略
- 准备一个完整的Agent项目案例，重点阐述从场景识别到落地的全过程
- 关注美团在AI领域的最新动向和技术分享，展现对公司的了解
- 面试中多体现‘技术+业务’的双轮驱动思维，避免纯技术视角
- 突出LLM应用开发经验，特别是RAG、Agent Workflow、Function Calling的具体项目案例
- 展示B端系统或SaaS平台的建设经验，体现对业务逻辑的理解和抽象能力
- 强调代码质量和架构设计能力，如有开源贡献或技术博客更佳
- 量化过往项目中通过技术手段带来的效率提升或成本降低
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等主流Agent开发框架
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景和个人贡献
- 技术深度：不仅讲用什么，更要讲为什么用，以及遇到的挑战和解决方案
- 业务结合：始终将技术方案与业务价值（效率、成本、体验）挂钩
- 结构化表达：分点论述，逻辑清晰，先结论后细节
- 请详细介绍你之前参与的LLM应用项目，你在其中负责的核心模块是什么？
- 在设计Agent框架时，如何处理上下文管理和记忆机制？有哪些权衡？
- 如何评估一个Agent的效果？你会设计哪些指标？
- 面对复杂的业务场景，你是如何将流程抽象为Agent任务的？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
美团作为上市巨头，薪资福利体系完善，处于市场中上水平，且提供稳定的职业发展平台。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
95较高
该职位直接涉及AI Agent这一前沿技术领域，且处于公司核心业务线，技术成长空间极大，职业发展前景广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent Workflow
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂核心研发部门通常工作节奏较快，JD未明确提及弹性工作或WLB保障，可能存在一定加班压力。
工作模式未明确
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
75中等
职位旨在通过技术提升商户经营水平和用户生活质量，具有明确的社会价值和业务使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号帮大家吃得更好，生活更好、提升商户经营水平、促进行业生态伙伴关系的持续健康发展
创新程度积极采用新技术
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