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云原生研发工程师（AI Agent方向）（2027届秋招）(MJ036678)
云原生研发工程师（AI Agent方向）（2027届秋招）(MJ036678)
发布于 大约 20 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
CI/CD
Crewai
Mcp
Paas
Rag
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
AI Agent前沿技术岗，技术成长空间大，但WLB情况不明。
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
20K
与后端开发中位数基本持平
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 1630 个在招 · 其中后端开发 9 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
作为携程云原生研发工程师（AI Agent方向），你将参与一站式AI Agent交付平台的研发与迭代，负责智能体模块开发、业务流程编排与性能优化
该岗位面向2027届应届生，要求熟悉Python或Golang，并了解主流AI Agent开发框架，是进入大厂AI应用领域的优质起点
最低要求
熟练使用 Python 或 Golang 进行后端开发，具备完整的项目开发实践经验，熟悉常用库与异步开发模式，能够独立完成模块编码、调试与 bug 修复
至少了解 CrewAI / LangChain / LangGraph / Pi 其中一种主流 AI Agent 开发框架，有框架二次开发、流程定制经验优先
理解 AI Agent 基础原理，掌握 MCP 协议、RAG、记忆、Skills 工具集、Agent Loop、Tool Calling 等核心机制，熟悉大模型应用开发的常见问题与优化手段
了解 CI/CD 开发流水线，熟悉 Git 版本管理，理解 PaaS 平台基础概念，有容器、应用部署、环境维护相关经验优先
具备良好的需求理解能力、逻辑思维，自主学习能力强，善于排查定位复杂问题
有 AI Agent、大模型应用、智能体编排相关项目实战经验优先
具备良好的沟通协作意识，能够和产品、业务同学协同推进项目，重视文档沉淀，有较强的工程化意识
工作职责
参与一站式 AI Agent 交付平台的整体研发与版本迭代工作，负责智能体模块功能开发、业务流程编排、链路调试、性能调优与问题排查，保障平台功能稳定可用
负责 Harness 工程设计、调优与版本管理，完成各类工具能力封装、集成与适配，支撑多类型 Agent 业务场景需求，跟进业务落地全流程，持续迭代优化智能体执行效果
参与 Agent 相关业务需求分析、方案讨论，对接业务方梳理场景诉求，输出可落地的技术实现思路，推动智能体能力从原型向生产环境落地
协助完成平台技术文档、接口文档、使用手册的编写与维护，沉淀 Agent 开发最佳实践
跟进 AI Agent 领域新技术、新框架，参与技术调研与方案预研，赋能平台能力迭代，协同团队完成代码评审、单元测试，保障代码质量
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI Agent是当前热门方向，技术前沿，有广阔的发展前景
- 携程作为大型互联网公司，平台稳定，技术积累深厚，能接触大规模业务场景
- 岗位职责涵盖研发、架构、业务落地，能全面提升综合能力
- AI Agent领域技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 作为校招岗位，竞争激烈，需要具备扎实的技术基础和项目经验
- 适合对AI Agent技术有浓厚兴趣，具备扎实后端开发基础，并希望在AI领域深入发展的应届生
缺点 / 挑战
- 工作内容涉及多个环节，对综合能力要求较高，可能面临较大工作压力
角色解读
- 从AI Agent研发工程师起步，可向AI平台架构师或AI技术专家方向发展
- 在携程这样的平台，有机会接触大规模AI应用场景，积累丰富的实战经验
- 未来可向AI产品经理或技术管理岗位转型，负责更大范围的AI技术规划
- 负责AI Agent交付平台的研发与迭代，包括智能体模块开发、业务流程编排、性能调优等
- 进行Harness工程设计、工具封装与集成，支撑多类型Agent业务场景
- 参与Agent业务需求分析，推动AI能力从原型到生产落地
- 编写技术文档，跟进AI Agent新技术，参与代码评审和单元测试
- 熟练掌握Python或Golang后端开发，具备完整项目经验
- 了解主流AI Agent框架（如LangChain、CrewAI），掌握MCP、RAG等核心机制
- 了解CI/CD流水线、Git版本管理、PaaS平台概念
- 具备良好的需求理解、逻辑思维和自主学习能力，有工程化意识
申请策略
- 了解携程的业务和技术栈，在面试中展示对AI Agent在旅游行业应用的理解
- 准备一个完整的AI Agent项目案例，展示从需求分析到落地的全过程
- 突出Python或Go后端开发项目经验，尤其是独立完成的模块开发
- 强调AI Agent相关项目，如使用LangChain、CrewAI等框架的实践
- 展示对MCP、RAG等AI核心机制的理解，以及CI/CD、Git等工程化能力
- 深入学习主流AI Agent框架，尝试进行二次开发或流程定制
- 补充大模型应用开发知识，了解常见问题与优化手段
- 熟悉容器化部署和PaaS平台，提升工程化能力
面试指南
- 针对项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述
- 针对技术原理问题，先解释核心概念，再结合项目实例说明应用
- 针对协作类问题，强调沟通、文档沉淀和工程化意识
- 请介绍一个你使用LangChain或CrewAI开发的项目，遇到了哪些挑战？
- 如何设计一个AI Agent的Harness？
- 解释MCP协议和RAG机制，以及它们如何协同工作？
- 如何优化大模型应用的性能？
- 如何与产品、业务团队协作，确保AI Agent功能落地？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市巨头企业，薪资福利具有竞争力，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
AI Agent是前沿技术方向，岗位涉及平台研发、Harness设计、业务落地等多个环节，能提供丰富的技术成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Golang、LangChain、CrewAI、MCP、RAG、CI/CD、PaaS
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海，但JD未提及工作模式，无法判断WLB情况。
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
70中等
AI Agent是新兴领域，行业前景广阔，但社会影响力不明确。
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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