百度
地图Agent Harness工程师实习生（J106366）
地图Agent Harness工程师实习生（J106366）
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公后端开发
后端开发
Ai辅助编程
Go
Llm
全栈开发
分布式系统
后端开发
系统设计
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
百度地图AI Agent核心研发实习，技术前沿、成长空间大，但现场出勤要求较高。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5千
比后端开发中位数低
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 1240 个在招 · 其中后端开发 25 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 390 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是百度地图Agent团队的实习生，主要参与地图Agent产品的后端与核心模块开发，包括上下文记忆、模型工具编排及任务规划等
你需要独立负责技术模块的设计与实现，并与产品、设计团队协作，探索AI在出行场景下的创新应用
最低要求
本科及以上在校学生，具备扎实的编程基础，熟悉Go，理解数据结构、算法及系统设计，能交付可维护、可测试的代码
熟悉后端或分布式系统，有并发、任务队列、持久化、幂等、故障恢复和可观测性等方面的实践经验
熟练使用 AI 辅助研究、编码和验证，保持独立判断，主动推进工作，沟通清晰、协作可靠
自主性强，有好奇心，清楚说明技术取舍，与产品和研发协作
可实习3个月及以上者优先，希望每周到岗4天及以上
工作职责
围绕出行场景的用户需求，参与百度地图Agent产品设计与迭代，结合模型、地图和服务能力，探索用户与Agent协作完成出行任务的产品体验
负责上下文与记忆、模型与工具编排、任务规划与执行、工具及模型上下文协议集成，以及评测和质量反馈等核心模块
在需求与技术路径尚不明确时定义问题和成功标准，独立完成技术决策、设计、实现、上线及改进
建设可复现的智能体评测、回归测试和端到端可观测性，以真实任务与线上失败分析指导改进
与产品、设计及其他工程师紧密协作，理解业务与用户需求，推动功能高质量交付
优先资格
对 AI 和 Agent 产品有敏感度，有 LLM 应用或 Agent 相关的开发经验
有独立交付前后端（或移动端加后端）完整功能的全栈经历
有开源项目、个人技术项目或技术博客
有明显高于其他人的战略思维，对 AI 行业的行业前沿极度关注和了解
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入接触AI Agent与大模型落地应用的前沿场景，技术栈现代且极具发展潜力
- 团队氛围开放，实习生有机会作为项目Owner独立负责完整模块，获得极高的实战锻炼
- 提供高效的Peer Learning环境，与产品、设计团队密切合作，拓宽技术与产品视野
- 需求与技术路径可能尚不明确，需要较强的独立探索、问题定义和技术决策能力
- 适合对AI和Agent有浓厚兴趣、具备扎实后端基础且自驱力强的在校生
缺点 / 挑战
- 对AI前沿技术的敏感度和快速学习能力要求较高，需持续跟进LLM和Agent领域的最新进展
角色解读
- 从实习生项目Owner起步，积累大模型应用与Agent架构的实战经验
- 未来可发展为AI后端架构师或Agent产品技术专家，深入参与核心AI产品的演进
- 参与百度地图Agent产品的核心后端模块开发，包括上下文记忆、模型工具编排和任务规划等
- 独立负责技术模块的设计、实现与上线，建设智能体评测与端到端可观测性体系
- 与产品、设计团队紧密协作，探索用户与Agent协作完成出行任务的产品体验
- 扎实的Go语言编程基础及后端/分布式系统开发经验，熟悉并发、任务队列等机制
- 具备LLM应用或Agent开发经验，能熟练使用AI辅助工具进行编码和验证
- 具备全栈开发能力，能够独立交付前后端完整功能，并有良好的系统设计能力
申请策略
- 在简历或面试中展现对AI行业前沿的独立思考，体现战略思维和对地图出行场景的理解
- 突出Go语言及分布式系统开发经验，展示在并发、持久化、可观测性等方面的实践
- 重点描述LLM应用、Agent开发或全栈项目的实际落地成果，体现独立交付能力
- 展示开源项目、个人技术项目或技术博客，证明对AI前沿的关注和技术热情
- 深入学习Agent架构设计、模型上下文协议（MCP）及智能体评测方法
- 提升使用AI辅助编程和系统设计的效率，培养在模糊需求下定义问题和成功标准的能力
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经历，重点突出技术选型、难点解决和最终收益
- 对于开放性问题，先明确业务目标，再拆解技术路径，最后说明权衡取舍
- 请介绍一个你独立交付的全栈或后端项目，遇到了哪些并发或分布式问题？
- 在需求和技术路径不明确时，你如何定义问题和成功标准？
- 谈谈你对LLM应用或Agent产品的理解，以及你在其中的开发经验
- 如何建设智能体的评测和端到端可观测性？
- 复习Go语言底层原理、分布式系统核心概念及常见设计模式
- 了解百度地图Agent的相关产品形态及行业内的Agent最新进展，准备自己的技术见解
职位点评
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
实习津贴按日薪折算，符合北京互联网实习生市场平均水平，但作为实习岗位，绝对薪资和福利相对有限。
薪资信号未披露（AI估算：4.35–6.53千/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的AI Agent和大模型应用，且明确提到实习生可作为项目Owner，提供极高的技术成长和项目主导机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、LLM、Agent、分布式系统、AI辅助编码
成长机会高效的 Peer Learning、项目Owner、独立负责完整的技术模块
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
明确要求每周到岗4天及以上，实习出勤要求较高，WLB相对受限。
工作模式仅现场办公
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
80较高
参与地图Agent产品探索，将AI技术应用于真实出行场景，具有较高的技术创新价值和社会实用性。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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