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资深AI Agent开发工程师(MJ036707)
资深AI Agent开发工程师(MJ036707)
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Crewai
Langgraph
Llm
Openai Agents Sdk
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
AI Agent前沿技术岗，薪资高、成长快，但工作强度可能较大。
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。
薪资怎么样
48K
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 590 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 86 个在招
职位详情
关于这个职位
作为资深AI Agent开发工程师，你将负责LLM在线服务的部署与性能优化，并主导AI Agent系统的架构设计与开发，构建具备规划、记忆、工具调用等核心能力的智能体系统
你将与产品、算法、前端团队紧密协作，解决生产环境中的实际问题，推动智能体在复杂任务中的稳定运行
该职位要求深厚的技术功底和丰富的实战经验，适合对AI前沿技术充满热情、追求技术深度的工程师
最低要求
具备优秀的架构抽象与平台化落地能力，必需负责过C端高并发系统的设计、开发和稳定性保障
精通Python，熟练使用CrewAI、LangGraph、OpenAI Agents SDK等Agent开发框架，至少有一个完整的Agent项目开发经验
熟悉大语言模型（LLM）的调用机制、Prompt Engineering、Function Calling及Tool Use，熟悉ReAct、CoT、ToT等主流Agent推理范式
具备扎实的分布式系统与后端开发能力，熟练使用FastAPI、Docker、Kubernetes等技术，有构建高并发、可扩展AI服务经验者优先
良好的问题分析与调试能力，能够独立定位Agent执行失败、幻觉、工具调用异常等问题，并提出系统性解决方案
工作职责
负责LLM在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务，针对复杂推理链路进行性能瓶颈分析，建立推理质量与效率的评估闭环
负责AI Agent系统的整体架构设计、开发与优化，构建具备规划、记忆、工具调用、反思、多Agent协作等核心能力的智能体系统
设计并实现Agent框架的核心模块，包括任务分解引擎、工具集成层、长短期记忆系统、状态机与决策引擎，确保Agent在复杂任务中稳定可靠运行
开发Agent与外部系统（如API、数据库、知识库、RAG系统）的安全、高效交互机制，支持函数调用（Function Calling）、ReAct、Plan‑and‑Execute、Multi‑Agent等不同工作流
与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，持续优化Agent的执行效率、成本控制、容错机制与用户交互体验，解决生产环境中遇到的实际系统问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程作为大型互联网公司，平台大，业务场景丰富，技术影响力广泛
- 对技术深度和广度要求高，需要同时掌握LLM、分布式系统、后端开发等多方面技能
- 工作强度可能较大，需要应对高并发、低延迟的严格要求，以及生产环境的复杂问题
- AI技术迭代快，需要持续学习，保持技术领先
缺点 / 挑战
- 处于AI Agent前沿领域，技术挑战大，能快速积累LLM应用和系统架构经验
- 薪资水平较高，福利待遇完善，职业发展空间广阔
- 适合有丰富后端开发经验、对AI Agent技术充满热情、追求技术挑战和职业成长的资深工程师
角色解读
- 在AI Agent领域深耕，成为智能体架构专家，负责更复杂的多Agent系统设计
- 向技术管理方向发展，带领团队构建AI平台，推动AI技术在业务中的落地
- 横向拓展至AI产品、算法等方向，成为复合型技术人才
- 负责LLM在线服务的部署与性能优化，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务，并进行性能瓶颈分析
- 主导AI Agent系统的架构设计与开发，构建具备规划、记忆、工具调用、反思、多Agent协作等能力的智能体系统
- 设计并实现Agent框架的核心模块，如任务分解引擎、工具集成层、记忆系统、状态机与决策引擎
- 与产品、算法、前端团队协作，优化Agent的执行效率、成本控制、容错机制与用户体验
- 精通Python，熟练使用CrewAI、LangGraph、OpenAI Agents SDK等Agent开发框架
- 熟悉LLM调用机制、Prompt Engineering、Function Calling及Tool Use，掌握ReAct、CoT、ToT等推理范式
- 具备扎实的分布式系统与后端开发能力，熟练使用FastAPI、Docker、Kubernetes
- 有C端高并发系统设计、开发和稳定性保障经验
申请策略
- 了解携程的业务场景，思考AI Agent在旅游行业的应用潜力，在面试中展现业务洞察
- 准备一个完整的Agent项目案例，详细阐述架构设计、技术选型和遇到的问题
- 突出C端高并发系统的设计、开发和稳定性保障经验，用具体数据说明系统规模与性能指标
- 详细描述至少一个完整的Agent项目开发经验，包括使用的框架、解决的问题和取得的成果
- 强调对LLM、Function Calling、ReAct等技术的深入理解和实际应用
- 展示分布式系统、FastAPI、Docker、Kubernetes等技术的熟练程度
- 深入学习LangGraph、CrewAI等主流Agent框架，尝试构建复杂的多Agent协作系统
- 熟悉LLM推理加速技术，如vLLM、TensorRT-LLM等，提升对性能调优的理解
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验问题，突出情境、任务、行动和结果
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合项目实践，最后总结优化思路
- 对于系统设计问题，从需求分析、架构设计、技术选型、性能优化等方面展开
- 请描述你负责过的一个高并发系统，如何保证其稳定性和性能？
- 你如何使用LangGraph或CrewAI构建Agent？请谈谈架构设计和关键技术点
- 如何解决Agent执行中的幻觉问题？有哪些系统性方案？
- 在LLM服务部署中，你如何实现低延迟和高可用？
- 请谈谈你对ReAct、CoT等推理范式的理解，以及如何选择合适的范式
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位薪资水平较高，携程作为上市公司提供完善的福利，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位处于AI Agent前沿领域，技术挑战大，能快速提升技能，但JD未提及明确的晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、CrewAI、LangGraph、Function Calling、ReAct
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式，但作为互联网公司技术岗，可能面临较高工作强度，办公地点位于上海核心区域。
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
70中等
AI Agent技术具有广泛应用前景，但携程作为旅游行业，社会影响力中性，JD未提及使命导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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