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【2027校招】AI Agent工程师-社区工程
【2027校招】AI Agent工程师-社区工程
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agentic Rl
Ai Agent
Memory Management
多智能体协作
工程实现
推理与规划
业务价值转化
模型研究
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI Agent校招岗、技术成长性强、业务场景真实，但WLB信息不明确。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
24K
与人工智能中位数基本持平
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 1380 个在招 · 其中人工智能 33 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责小红书社区C端业务的AI Agent系统研发，涉及复杂业务场景下的模型研究、Agent设计与优化，打造具备自主规划、工具使用等能力的智能系统，以提升业务价值
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、机器学习、多模态等相关专业
具备研究或实践经验，如AI Agent、Agentic RL、Agentic Search、推理与规划、Memory/Context Management、Tool Use、多智能体协作、个性化或多模态智能
具备优秀问题抽象、实验设计、工程实现和快速迭代能力，能够独立完成从研究假设、算法原型到真实复杂场景验证的完整闭环
对打造高能力、高可靠、真正解决复杂问题的 AI Agent 有强烈热情和技术判断力，具备较高的研究品味、产品敏感度和自我驱动力
工作职责
面向小红书社区C端 agentic智能、增长投放智能等复杂业务场景，开展模型及 AI Agent前沿研究与创新，打造具备深度理解、自主规划、工具使用、长期记忆和持续迭代能力的智能系统，转化成业务价值
探索 Agentic Post-training、Agentic RL、推理与规划、Agentic Search、Memory/Context Management、个性化及多智能体协作等关键方向
参与构建面向下一代 Agent 的 Runtime 与 Harness
依托真实业务建立数据、评测与迭代闭环，将前沿研究转化为可验证、可规模化的 AI Native 能力，并推动业务效果持续提升
优先资格
具备以下一项或多项代表性成果者优先：在高水平会议发表论文
主导有影响力开源项目
在 高水平竞赛中取得突出成绩
或推动大模型、Agent 相关成果在真实场景落地并取得显著效果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 专注于AI Agent前沿技术，行业增长迅速，技能积累价值高
- 业务场景真实复杂（如社区增长），研究成果易转化为实际影响
- 校招岗位提供系统培养机会，平台资源丰富
- 业务需求动态变化，可能涉及多团队协作与沟通
- 作为校招新人，需快速融入团队并产出成果
- 适合对AI Agent技术有深厚兴趣、具备相关研究或项目经验、追求技术深度与业务结合的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 技术难度高，需要快速迭代和应对复杂工程挑战
角色解读
- 技术专家路径：深耕AI Agent领域，成为算法架构师或技术专家
- 管理路径：带领团队负责更大规模的智能系统研发
- 产品路径：结合技术背景，参与AI产品规划与设计
- 负责小红书社区业务场景下的AI Agent系统研发，包括模型创新与智能系统构建
- 探索Agentic RL、多智能体协作等前沿技术方向，参与下一代Agent基础设施开发
- 建立数据评测闭环，将研究成果转化为可落地的AI能力，推动业务效果提升
- 掌握AI Agent相关技术，如Agentic RL、推理规划、Memory管理及多智能体协作
- 具备问题抽象、实验设计和工程实现能力，能完成从研究到落地的全流程
- 对AI Agent领域有强烈热情和技术判断力，拥有研究品味和产品敏感度
申请策略
- 研究小红书社区业务特点和AI应用现状，在面试中展示针对性思考
- 准备一个完整的项目案例，清晰阐述从问题定义到效果验证的全过程
- 突出AI Agent相关项目经历，尤其是涉及Agentic RL、多智能体系统的实践
- 展示论文发表、开源项目或竞赛成绩等代表性成果
- 强调问题解决能力和工程实现经验，如从假设到验证的完整闭环案例
- 深入学习Agentic RL、推理规划等关键技术，跟进前沿论文
- 加强系统设计能力，了解Agent Runtime与工具使用最佳实践
- 提升业务理解力，关注社区增长、个性化等实际应用场景
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术深度和业务影响
- 结合具体技术点（如Memory管理、工具调用）阐述系统设计思路，展示架构能力
- 从实际业务场景出发，分析挑战并给出解决方案，体现产品敏感度
- 请描述一个你参与的AI Agent项目，你在其中的角色和贡献
- 如何设计一个具备长期记忆和自主规划能力的Agent系统？
- 在Agent系统中，如何解决多智能体协作的通信和决策问题？
- 你认为AI Agent在社区业务中可能遇到哪些挑战？如何解决？
- 复习AI Agent核心概念，如Agentic RL、多智能体系统、规划算法等
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
作为校招岗位，薪资福利预期符合市场水准，但具体信息未披露，稳定性需进一步了解。
薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）
成长发展
90较高
职位聚焦AI Agent前沿技术，提供真实业务场景的实践机会，对技术成长和职业发展有较强支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Agentic RL、多智能体协作、推理与规划、Memory Management
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式、办公地点类型或工作强度相关信息，生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI领域处于高速增长赛道，技术具有创新性，但职位未强调社会价值或使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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