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智能体算法工程师（J77426）
智能体算法工程师（J77426）
发布于 大约 5 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Go
Llm
Nlp
Paddlepaddle
Pytorch
对话系统
机器学习
AI 估算 · 25k–45k
百度大厂，智能体方向前沿，中级算法工程师，北京/上海薪资较高，综合竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为百度商业智能体算法工程师，你将专注于LLM和Agent技术的研发与落地，打造智能客服、产品推荐等新型商业服务
工作涉及大模型微调、Prompt工程、多轮对话系统等前沿方向，并利用百度海量数据推动业务目标实现，适合对AI Agent和NLP有热情的工程师
最低要求
熟悉常用机器学习框架paddlepaddle、pytorch等，能够快速将策略算法进行实现
熟悉以下一个或多个技术方向，NLU、对话管理、对话生成、阅读理解、问答系统，了解前沿进展并有实战经验
熟悉Linux开发环境，精通C++/go/python至少一种编程语言，有扎实的算法和数据结构功底
良好的问题解决能力、团队合作意识和沟通能力，有相关业务场景实践经验者优先
工作职责
负责百度商业智能体相关算法研发工作，打造承载商家业务咨询、产品推荐、智能客服、账户诊断等功能的新型服务形态
负责ai agent领域算法调研，通过业界前沿算法解决具体业务场景中agent的智能规划、工具使用、多轮反思等问题
负责利用百度海量数据微调底层大模型以及相关prompt engineering的工作
负责商业智能体服务在商业场景的落地，完成复杂业务场景的商业目标
优先资格
在计算机科学高水平会议或期刊（CCF-A/B/C 类）发表过论文或者有竞赛成果者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度大平台，海量数据和算力资源，技术积累深厚
- 智能体方向是AI前沿热点，职业发展空间大，技术含量高
- 涉及商业场景，能直接感受技术如何驱动业务增长
- 团队氛围良好，有论文发表和竞赛成果者更受认可
- 算法落地周期长，需要平衡技术前沿性与业务实效
- 工作强度较大，可能需要应对多个项目并行，快速迭代
- 对综合能力要求高，不仅需要算法能力，还需工程和业务理解
缺点 / 挑战
- 适合对AI Agent和NLP有浓厚兴趣，乐于挑战前沿技术并希望将技术落地商业场景的算法工程师
角色解读
- 技术纵深发展：从智能体算法工程师成长为AI算法专家，专注于LLM、Agent等前沿领域
- 横向拓展：向技术负责人或架构师发展，主导复杂商业系统的算法设计与落地
- 业务价值导向：深入理解商业场景，转型为AI产品解决方案专家
- 研发商业智能体算法，实现商家业务咨询、产品推荐、智能客服等功能
- 调研AI Agent前沿算法，解决智能规划、工具使用、多轮反思等问题
- 利用百度海量数据微调大模型，并进行Prompt Engineering优化
- 推动智能体服务在商业场景落地，完成具体业务目标
- 扎实的机器学习基础，熟练使用PaddlePaddle或PyTorch等框架
- 精通NLP方向，如NLU、对话管理、对话生成等，并有实战经验
- 精通C++/Go/Python至少一种，熟悉Linux开发环境，算法和数据结构扎实
- 良好的问题解决能力和团队协作能力，有业务场景经验优先
申请策略
- 了解百度商业智能体的应用场景（如度小店、智能客服），在面试中展示业务理解
- 准备一个完整的Agent或对话系统项目案例，从问题定义到解决方案再到效果评估
- 突出NLP、对话系统、LLM或Agent相关项目经验，说明你在其中的具体贡献
- 强调使用PaddlePaddle或PyTorch的实际项目，尤其是大规模模型训练或微调经验
- 如果有论文或竞赛成果（尤其是CCF高水平会议），务必醒目展示
- 展示C++/Python/Go等编程能力，以及Linux开发环境下的工程实践
- 补充LLM和Agent的最新进展，如ReAct、Plan-and-Solve等框架
- 练习Prompt Engineering技巧，熟悉few-shot、CoT等方法
面试指南
- STAR法则：从情境、任务、行动、结果四方面结构化回答项目问题，突出技术难点和个人贡献
- 对比分析：在介绍技术方案时，与主流方案对比，说明你的创新点或取舍依据
- 全链路思考：从数据获取、模型选型、训练优化到落地部署，展示系统性思维
- 请介绍一个你参与过的对话系统或LLM项目，包括技术选型、挑战和解决方案
- 如何让LLM在复杂任务中正确使用外部工具？请举例说明
- 谈谈你对ReAct或Plan-and-Execute这类Agent框架的理解，如何改进？
- 在大模型微调中，如何选择训练数据和超参数？遇到过哪些问题？
- 给定一个商业场景（如智能客服），设计一个Agent系统架构
职位点评
62
综合评分
百度大厂，智能体前沿方向，技术成长快，但现场办公且加班可能较多。
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。
更适合这类人
适合重视技术成长和前沿挑战，对薪资和WLB有一定容忍度的算法工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展80
工作生活40
使命价值60
薪资福利
60中等
薪资未明确披露，但百度大厂通常提供有竞争力的薪酬和福利，补偿性动机有一定满足。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿LLM和Agent技术，有大量实战机会，技术成长空间大，发展性动机得到较好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、NLP、对话系统、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活
40较低
未提及远程或弹性办公，北京/上海现场办公，工作强度可能较高，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
AI行业高速增长，但商业场景社会影响力中性，意义感一般。
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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