滴滴出行
资深软件开发工程师
资深软件开发工程师
发布于 31 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Agent架构
Prompt Engineering
Python/Go/Java
Rag
多智能体协同
大模型应用
微服务
系统评测
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿Agent技术、大厂平台、高成长潜力、节奏较快
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
4.8万
比AI算法中位数高
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 2390 个在招 · 其中AI算法 4 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI算法 · 73 个在招
职位详情
关于这个职位
负责Agent核心架构设计与工程落地，构建多智能体协同框架及复杂工作流
建立评测体系与数据可信安全机制，推动前沿技术探索与跨团队协作，将Demo演进为高可用生产级服务
最低要求
计算机、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历，3年以上后端开发经验，有大模型或Agent应用的落地实战经验
工程能力扎实
精通Python、Go、Java中至少一种后端语言，具备高并发、微服务架构以及数据库、缓存的工程实战经验
理解Agent技术
熟悉大模型应用开发全链路，深入理解Prompt Engineering、RAG、Function Calling / Tool Use以及长上下文治理，了解Memory优化，DSH或Pi等框架和思想
评测与数据敏感度
有Agent系统的评测经验，能设计Baseline测试集和Benchmark，用数据驱动的方式持续提升Agent的回答质量和任务完成度
综合素质
逻辑清晰、自驱力强，沟通协作顺畅，能适应快速迭代的研发节奏，对AI新技术保持好奇
工作职责
Agent核心架构与工程落地
负责Agent系统的架构设计、核心代码编写和工程化落地，推进现有分析能力按模块拆分为插件化，可独立注册、版本化管理的Skill和工具，新旧路径可灰度切换、随时回退
多智能体与流程编排
参与研发多智能体协同框架和复杂工作流，支持固定流程、模型路由与子流程嵌套组合使用
建设任务卡点发现、人工介入、检查点续跑和局部重跑能力，返工时只重跑受影响的步骤
优化Agent在取数、分析、核验、报告等复杂场景下的决策、容错、推理和自进化能力
评测与效果透明
主导或参与建设Agent评测体系：执行过程记录（Trace）、效果看板、评测集管理、自动回归、AI抽检和灰度发布
针对任务完成率、工具调用准确率、幻觉率、链路耗时和成本做量化评测与自动化监控，区分「执行成功」和「业务正确」，问题能定位到知识、取数、流程或模型哪一环
数据场景的可信与安全
与语义平台对接，让Agent按统一口径取数、按条件选择合适的数据模型
建设结论溯源能力，让每个结论能关联到指标口径、数据来源、查询条件和执行版本
保证Agent只按当前用户的权限办事，模型和执行环境不持有生产凭证，高影响操作先确认、全程可审计
开放与复用
把验证有效的Agent和能力以MCP、Skill、API、A2A等形式输出，供公司通用Agent入口、其他Agent和业务系统调用，统一管理权限、调用记录和版本
前沿技术探索
跟进并引入业界前沿的Agent技术和开源框架，结合数据平台场景做二次开发和工程化改造
跨团队协作
与产品、算法、前端、语义及业务团队紧密配合，深入理解分析师和业务的真实痛点，推进Agent应用从Demo演进为高可用、高并发的生产级服务
优先资格
加分项
做过数据领域的Agent或ChatBI、Text-to-SQL类产品，熟悉SQL、指标体系、数仓建模或BI工具
有MCP协议、Skill体系或插件化架构的设计和落地经验
有Agent运行时、沙箱隔离、多租户并发或长任务恢复的工程经验
有Agent评测平台、Trace系统或线上AB实验体系的建设经验
有相关开源项目贡献，或在Agent方向有技术文章、分享
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大厂平台资源，接触海量数据与真实业务场景
- 技术迭代极快，需持续学习最新框架与理论
- 对AI工程化有热情，具备扎实后端基础且渴望突破传统开发模式的资深工程师
缺点 / 挑战
- 处于AI Agent前沿赛道，技术栈新颖且具有挑战性
- 高并发与稳定性要求高，工程落地压力大
角色解读
- 可向AI架构师、大模型应用专家或技术负责人方向发展，深耕AI工程化领域
- 负责Agent系统的核心架构设计与代码实现，将其工程化落地
- 精通后端语言（Python/Go/Java），深入理解LLM应用开发（RAG、Prompt、Tool Use）
申请策略
- 准备展示你对Agent评测指标（如幻觉率、任务完成率）的理解与设计思路
- 突出大模型应用落地项目，特别是Agent架构、RAG优化、评测体系建设的具体成果
- 强化多智能体协同、长上下文治理、模型路由等进阶知识，熟悉MCP等新兴协议
面试指南
- 采用STAR法则，重点阐述技术选型的理由、遇到的挑战、解决方案及最终的业务/技术指标提升
- 请描述你设计的Agent架构是如何处理复杂工作流的？
- 如何评估和优化Agent的幻觉率和任务完成率？
- 在高并发场景下，如何保证Agent调用的稳定性与安全性？
- 谈谈你对RAG和Function Calling在实际业务中的权衡
- 复习LLM应用开发核心概念，准备1-2个完整的Agent落地案例，梳理技术细节与数据支撑
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
92较高
职位聚焦Agent前沿技术，涉及多智能体、评测体系等高价值技能，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、RAG、Prompt Engineering、Multi-Agent、MCP、Python、Go、Java
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常伴随较快迭代节奏，虽未明确加班，但“适应快速迭代”暗示一定强度，WLB中等。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
通过Agent提升数据分析效率与准确性，赋能业务决策，具有一定的社会价值与行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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