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服务端Agent开发工程师-营销活动方向(MJ037201)
服务端Agent开发工程师-营销活动方向(MJ037201)
发布于 2 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
Prompt Engineering
Rag
Trip.Com
大模型
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI Agent赛道、技术成长空间大、依托核心业务场景，WLB情况未明确。
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
4万
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 580 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 350 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型Agent能力的建设与Trip.com智能助手的搭建优化，涉及规划执行、工具调用、记忆等核心模块
同时参与Python基础框架及Agent Skillhub等公司基础设施的开发，要求具备大模型原理、Prompt Engineering及服务端基础技术经验
最低要求
计算机相关专业全日制本科以上学历，3年以上开发工作经验
有较强的学习能力、问题分析和解决能力，以及良好的团队合作精神
了解业界常见的Agent技术和框架，有 Agent/Workflow 的开发经验
熟悉大模型基础原理，熟练掌握Prompt Engineering，有RAG、模型微调（SFT/RLHF）或相关应用落地经验
具备数据驱动思维，能够设计Agent效果评估体系（如任务成功率、用户满意度），并通过AB实验持续优化产品体验
熟练掌握任意一门编程语言，包括但不限于 Python/Go/Java/C++，有良好的编程习惯和代码能力
使用 Vibe coding 工具(e.g. Claude Code, Cursor, Codex), 但能通过自己对代码结构的判断生成可维护可拓展的代码
熟悉服务端基础技术，包括但不限于K8S、Redis、消息队列等，能够高效地进行后端服务的开发与维护
工作职责
参与大模型Agent能力的建设，包括但不限于：规划与执行（Planning/Execution）、工具调用（Tool-Use）、记忆（Memory）、反思与自我修复（Reflection）
深度参与 Trip.com 智能助手的搭建和优化
参与公司基础设施的搭建，包括但不限于：Python 基础框架及中间件，Agent Skillhub 等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型应用落地的核心赛道，技术前沿，能积累稀缺的Agent开发经验
- 依托庞大的业务场景（Trip.com），有海量真实数据和用户反馈支撑技术迭代
- 平台大，基础设施完善，能接触到高并发、高可用的服务端架构设计
- 大模型技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习以跟进最新框架和论文
- 对大模型和AI Agent有浓厚兴趣，具备扎实后端基础且渴望在AI应用落地方向深耕的开发者
缺点 / 挑战
- Agent的效果评估和优化具有不确定性，调优过程可能面临较大的试错压力
角色解读
- 纵向可成长为大模型/AI应用领域的资深技术专家或架构师
- 横向可向AI产品经理或AI业务负责人方向发展，主导智能助手等核心AI产品的落地
- 负责大模型Agent核心能力建设，包括规划执行、工具调用、记忆与反思等模块的开发
- 深度参与Trip.com智能助手的搭建与持续优化，提升用户体验
- 参与Python基础框架、中间件及Agent Skillhub等公司级基础设施的搭建与维护
- 熟练掌握Python/Go/Java等至少一门编程语言，具备扎实的服务端开发能力（K8S、Redis、消息队列）
- 熟悉大模型基础原理，精通Prompt Engineering，具备RAG、模型微调（SFT/RLHF）及Agent/Workflow开发经验
- 具备数据驱动思维，能设计Agent效果评估体系并通过AB实验优化产品
申请策略
- 提前体验Trip.com的智能助手，思考其现有功能的优化空间，面试时提出建设性意见
- 突出在Agent/Workflow开发、RAG、模型微调等方面的实际项目经验和落地成果
- 强调服务端基础技术能力（如K8S、高并发处理）以及使用Vibe coding工具提升效率的经验
- 展示数据驱动思维，列举通过AB实验或评估体系优化产品指标的具体案例
- 深入学习主流Agent框架（如LangChain, AutoGen等）及最新的大模型微调技术
- 熟悉并实践Vibe coding工具（如Cursor, Claude Code），提升代码生成与架构设计能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果的框架清晰阐述
- 数据支撑：在回答优化和评估相关问题时，务必用具体的数据指标（如成功率提升百分比）来佐证
- 请介绍一下你参与过的Agent/Workflow项目，遇到了哪些技术难点，是如何解决的？
- 在RAG或模型微调中，你是如何评估和优化效果的？
- 如何设计Agent的效果评估体系？任务成功率和用户满意度如何量化？
- 你平时如何使用Vibe coding工具？如何保证AI生成的代码的可维护性和可扩展性？
- 复习大模型基础原理、Prompt Engineering技巧及主流Agent框架的底层逻辑
- 准备1-2个自己主导或深度参与的AI应用落地项目，梳理其中的技术细节和业务收益
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
大模型Agent方向属于当前市场高薪赛道，整体薪酬具备较强竞争力，且福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦大模型Agent核心能力建设，技术栈前沿，且依托丰富业务场景，能提供极佳的技术成长与视野拓展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、Prompt Engineering、RAG、SFT/RLHF、K8S、Python
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但作为核心研发岗位且涉及大模型快速迭代，工作节奏可能较快。
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
75中等
参与Trip.com智能助手建设，能直接提升全球用户的旅行体验，具备一定的产品价值与社会意义。
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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