Agent开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI Agent、模型应用或AI系统架构方向，成为领域技术专家
• 产品技术融合路线：凭借对AI教育场景的理解，向AI产品经理或技术负责人方向发展
• 技术管理路线：在项目中展现领导力，逐步承担团队管理或项目管理职责
• 设计并落地AI教育产品中的Agent能力与算法系统，将LLM模型转化为可用的教学功能
• 负责从问题分析、方案设计到工程实现的全流程，独立解决技术难题并推动上线
• 利用AI编程工具（如Codex）提升开发效率，并持续优化基于用户反馈的产品效果
• 与产品、算法团队紧密协作，确保技术方案与教学目标一致
• 熟悉大语言模型（LLM）及Agent相关技术，有实际项目应用经验
• 具备算法工程或服务端工程实践能力，能处理复杂系统的稳定性与迭代性问题
• 强大的学习能力、沟通协作能力和在模糊场景下推动问题解决的能力
• （加分）具备RAG、模型评测、AI编程工具使用或0到1构建AI系统的经验

申请策略

• 仔细研究网易有道旗下具体的AI教育产品（如AI老师），在面试中展现你对产品的理解
• 准备一个完整的项目故事，清晰阐述你如何定义问题、设计方案、攻克难点并最终上线
• 体现你对技术如何服务于用户体验和业务目标的思考，而不仅仅是实现功能
• 重点突出参与过的AI/大模型/Agent相关项目，清晰说明个人技术职责与交付成果
• 展示算法工程或服务端系统的实践经验，强调系统稳定性、可迭代性等方面的设计
• 如有使用AI编程工具（如Copilot、Codex）辅助开发的案例，可作为亮点列出
• 强调与产品、算法团队的协作经历，体现沟通与推动力
• 深入理解RAG、Agent编排等大模型应用技术，并准备相关项目案例

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经历，重点突出技术决策和量化结果
• 回答技术方案题时，先明确问题核心（如延迟、准确性、成本），再从系统分层、模块解耦、评估验证等角度阐述设计
• 结合具体开发场景，阐述AI工具如何辅助了需求分析、代码生成或测试，而不仅仅是‘提高了效率’
• 从工程实践角度回答，涵盖技术选型理由、服务架构、监控评测、灰度发布等实际考虑
• 请介绍一个你参与过的最复杂的AI/Agent相关项目，你在其中扮演什么角色，解决了哪些关键技术问题？
• 在将一个LLM模型转化为可用的产品能力时，你认为最大的挑战是什么？你会如何设计技术方案来解决？
• 你如何看待AI Coding工具在研发流程中的作用？请结合你的经验谈谈
• 如果让你设计一个AI老师的基础Agent架构，你会考虑哪些核心模块和交互流程？