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酒旅AI Agent算法工程师
酒旅AI Agent算法工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai Agent
Prompt Engineering
任务规划
多Agent协作
大语言模型
工具调用
算法研发
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI Agent技术、核心业务场景落地、高薪大厂平台、高强度研发环境
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
4.8万
比AI产品经理中位数高
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 6010 个在招 · 其中AI产品经理 42 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 230 个在招
职位详情
关于这个职位
负责酒旅业务场景下的AI Agent算法研发，包括供需预测、定价及供给运营等核心决策环节
通过设计系统提示词、任务规划、工具调用及多Agent协作机制，构建可复用的Skill与工作流，并建立完善的评测体系以保障复杂长程任务的可靠执行与持续优化
最低要求
本科及以上学历，计算机、自动化、数学物理、统计、运筹优化等相关专业，3年以上算法或AI应用研发经验，具备扎实的算法基础和编程能力
具备Agent系统开发与落地经验，理解任务规划、工具调用、上下文管理和工作流编排，能够独立完成核心模块的设计、开发与调试
具备扎实的Python工程能力，能够处理复杂任务中的状态管理、异常恢复和执行观测问题，对多Agent协作机制有理解或实践
具备较强的实验设计与问题分析能力，能够构建Agent评测体系、定位效果问题并开展回归验证，兼顾效果、稳定性与执行成本
工作职责
以酒旅供需预测、定价、供给运营及供给理解为业务场景，建设算法研发与业务决策Agent，推动Agent在真实业务中的落地与持续优化
围绕真实业务任务，负责Agent的系统提示词设计、任务理解、规划与路由、业务知识组织、工具调用及上下文管理机制，建设可复用的Skill与工作流
完善多Agent协作、执行状态管理、异常恢复和过程观测能力，保障复杂长程任务可靠执行
参与AutoResearch Agent建设，覆盖数据开发、样本与特征构建、模型开发及评估分析等环节
建立可追溯链路，保障研发产物可信，持续优化任务成功率、研发效率和执行成本
建设Agent评测体系，结合确定性校验、模型评审和线上反馈，驱动Prompt、Skill、工具及执行策略持续优化，建立版本对比、回归验证与能力退化防护机制
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent技术前沿，有机会接触并解决行业级复杂问题，技术含金量高
- 依托美团海量真实业务数据与场景，技术落地价值清晰，成果可衡量
- 平台资源丰富，能与顶尖工程师协作，有利于快速提升技术深度与广度
- AI Agent领域技术迭代极快，需保持高强度的学习与自我驱动力
- 业务场景复杂，需平衡技术创新与稳定性、成本控制，对工程能力要求极高
- 适合具备扎实算法与工程基础，对AI Agent前沿技术充满热情，且希望在真实复杂业务场景中落地技术的中级及以上开发者
缺点 / 挑战
- 评测与优化难度大，需面对长程任务执行中的不确定性挑战
角色解读
- 成为AI Agent领域的专家，掌握从理论探索到规模化落地的全栈能力
- 向技术管理方向发展，带领团队攻克更复杂的业务智能化难题
- 拓展至更广泛的业务场景，成为兼具技术深度与业务视野的复合型技术人才
- 负责酒旅业务场景下AI Agent系统的架构设计与核心模块开发，实现从任务规划到工具调用的全链路落地
- 构建和维护Agent评测体系，通过数据反馈和回归验证持续优化Prompt、Skill及执行策略
- 参与AutoResearch Agent建设，打通数据开发、模型训练到评估分析的研发闭环
- 扎实的Python工程能力，具备处理复杂状态管理、异常恢复及多Agent协作机制的实践经验
- 深入理解LLM应用开发，精通任务规划、工具调用、上下文管理及工作流编排技术
- 具备优秀的算法基础与实验设计能力，能独立构建评测体系并定位解决效果问题
申请策略
- 准备详细的Agent项目案例，重点阐述遇到的挑战及解决方案
- 了解美团酒旅业务的基本逻辑，思考AI Agent如何赋能供需预测与定价
- 突出Agent系统开发经验，特别是任务规划、工具调用及多Agent协作的具体案例
- 强调Python工程能力，展示在处理复杂状态、异常恢复及性能优化方面的成果
- 体现数据驱动思维，描述如何构建评测体系并基于反馈优化模型效果
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等主流Agent框架及其底层原理
- 强化对LLM幻觉抑制、RAG优化及Agent评测方法论的研究与实践
- 提升对业务逻辑的理解能力，将技术能力与具体业务痛点紧密结合
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰描述项目背景与个人贡献
- 技术深度：从底层原理出发，解释技术选型的理由及潜在权衡
- 业务结合：强调技术方案如何解决实际业务问题，带来何种价值提升
- 请详细介绍一个你主导开发的Agent系统，包括其架构、核心难点及解决方案
- 在多Agent协作场景中，如何解决任务冲突、死锁或资源竞争问题？
- 如何设计一套有效的Agent评测体系，以量化其在复杂长程任务中的表现？
- 当Agent出现幻觉或执行失败时，你的排查思路和优化策略是什么？
- 复习LLM相关基础知识，如Transformer架构、Attention机制等
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
作为已上市巨头企业的核心算法岗，薪资水平处于行业中上，福利体系完善，具有较高的补偿性吸引力。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
92较高
岗位聚焦于AI Agent这一前沿技术领域，提供从研发到落地的全链路成长机会，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、Python、Prompt Engineering、AutoResearch
成长机会推动Agent在真实业务中的落地与持续优化、探索AutoResearch与Agent自进化、持续拓展技术深度与业务视野
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂核心研发岗通常工作节奏较快，虽未明确提及加班情况，但高强度创新环境可能对WLB构成一定挑战。
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
通过技术手段优化用户生活体验、提升商户经营水平，具有明确的社会价值与行业影响力，意义感动机满足度较高。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号帮大家吃得更好，生活更好、优化用户使用体验、提升商户经营水平
创新程度积极采用新技术
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