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智能体算法工程师（J104595）
智能体算法工程师（J104595）
发布于 3 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
Cot
Pytorch
大语言模型
工程落地
强化学习
智能体(Agent)
算法研发
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI技术高地、薪酬竞争力强、成长空间广阔，但工作节奏偏快
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
5.0万
比人工智能中位数高
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 1390 个在招 · 其中人工智能 43 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 700 个在招
职位详情
关于这个职位
负责大模型智能体系统的全链路设计与核心算法研发，涵盖意图理解、任务规划、工具调用及多智能体协同等关键模块
搭建多维度评估体系驱动产品迭代，深度挖掘业务场景需求，推动AI技术从实验室验证走向规模化商业落地
最低要求
研究生及以上学历，包含但不限于计算机、信息工程、人工智能、软件工程、电子工程、统计学、应用数学等相关专业
深入理解 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力
深入理解大模型技术原理，追踪大模型、智能体、强化学习等领域前沿技术，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力
业务理解力强，自驱力突出，沟通表达清晰，具备良好的跨团队协作能力
工作职责
负责大模型智能体（Agent）系统全链路设计与开发，搭建具备自主规划、复杂推理、动态决策能力的智能体架构，推动智能体在实际业务场景的规模化落地
主导智能体核心算法研发与迭代优化，深耕意图理解、多步任务规划、工具调用、长短期记忆管理、多智能体协同等核心模块，持续提升任务完成准确率与系统鲁棒性
搭建多维度智能体评估体系，建立效果、效率、资源成本一体化量化指标，驱动产品与算法持续迭代与自进化
推进基于智能体驱动的业务创新，挖掘并孵化高价值应用场景，实现从技术验证到产品落地的闭环，构建差异化业务模式与增长飞轮
优先资格
有推荐、搜索智能体等产品从早期搭建经历
顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）
ACM、IOI、IMO等竞赛获奖
知名开源项目核心贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI最前沿赛道，技术视野开阔，可直接参与行业标杆级项目的研发
- 依托头部平台资源，拥有海量真实业务数据与充足算力支持，落地场景丰富
- 商业化落地空间大，个人技术成果易转化为实际业务价值，职业溢价高
- 算法落地面临严格的业务指标考核，需在学术创新性与工程稳定性之间寻找平衡
- 适合对大模型与Agent技术有浓厚兴趣、具备扎实科研基础与工程落地能力、抗压能力强且追求技术突破的求职者
缺点 / 挑战
- 技术迭代极快，需保持高强度学习与前沿文献追踪，知识更新压力大
角色解读
- 纵向可向首席算法科学家、AI架构师或技术负责人方向深耕，成为领域技术权威
- 横向可拓展至AI产品经理或业务线技术总监，全面掌控大模型商业化落地路径
- 设计并开发大模型智能体系统架构，负责核心算法（如意图理解、任务规划、工具调用）的研发与迭代
- 搭建多维度评估体系量化模型效果，通过数据驱动实现算法自进化与性能调优
- 深度对接业务部门，挖掘高价值应用场景，推动AI技术从实验室验证走向规模化商业落地
- 精通大模型底层原理与主流Agent范式（ReAct/CoT等），掌握强化学习与复杂推理机制
- 熟练掌握PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备扎实的算法工程化落地与系统架构能力
- 具备优秀的业务抽象能力与跨团队协作经验，能将学术创新转化为可量化的产品指标
申请策略
- 提前了解公司AI产品线及相关生态，准备针对具体业务场景的Agent解决方案思路，展现业务敏感度
- 突出大模型/Agent相关项目经验，详细阐述在意图识别、任务规划或工具调用模块的具体贡献与量化指标
- 附上顶会论文、高质量开源项目链接或竞赛获奖证明，直观展示学术与工程双重实力
- 深入研读最新Agent架构论文，动手复现主流框架核心模块，强化代码实现能力
- 加强模型部署与性能优化技能（如推理加速、显存优化、分布式训练），补齐工程短板
面试指南
- 技术问题采用“背景动机-方法设计-实验对比-结论反思”结构，突出逻辑严密性
- 项目经验严格遵循STAR法则，重点说明个人在团队中的具体角色、遇到的瓶颈及破局方案
- 强调数据驱动与迭代思维，展示如何通过A/B测试或离线评估持续优化系统
- 请对比分析ReAct、CoT与Plan-and-Execute的优劣及典型适用场景
- 如何设计智能体的长短期记忆管理机制以应对复杂多步任务？
- 遇到模型幻觉或工具调用失败时，你的排查思路与优化流程是什么？
- 如何将学术研究中的创新点转化为可量化、可迭代的业务指标？
- 系统复习大模型核心机制（Attention、RLHF、SFT等）及最新Agent研究进展
职位点评
薪资福利82
成长发展94
工作生活52
使命价值85
薪资福利
82较高
头部互联网企业提供的薪酬包与福利体系在行业内具备较强竞争力，能有效满足求职者对经济回报与职业稳定性的核心诉求。
薪资信号偏高 (3.5千–6.5万/月)
成长发展
94较高
岗位聚焦大模型与智能体前沿技术，提供接触行业顶尖课题与商业化落地的稀缺机会，技术成长曲线陡峭且天花板极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、智能体(Agent)、ReAct、CoT、PyTorch、LangChain、AutoGen、强化学习
业务类型profit_center
工作生活
52较低
互联网大厂核心研发岗通常伴随较快的交付节奏与技术攻坚压力，工作与生活平衡度受业务节点影响较大。
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
85较高
致力于推动AI智能体技术规模化落地与创新应用，直接赋能千行百业数字化转型，具有显著的社会生产力提升价值。
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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