滴滴出行
agent研发工程师（偏前端）
agent研发工程师（偏前端）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公前端开发
前端开发
Ai Agent
JavaScript
Llm
Prompt Engineering
Sse
Websocket
流式渲染
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
国际化业务场景 + 前沿 Agent 前端技术栈，成长性突出，薪资与工作强度信息均未披露。
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
3.7万
比前端开发中位数高
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 2320 个在招 · 其中前端开发 6 个
市场机会
选择适中
北京 · 前端开发 · 46 个在招
职位详情
关于这个职位
这是滴滴国际化业务（Intl Mobility & Platform Tech）的 AI Agent 前端研发岗位，主要负责司机 onboarding 等增长场景中 AI 对话界面的架构设计与实现
你需要搭建可复用的 Agent 交互组件库，优化流式输出、多模态交互等端侧体验，并与产品团队协作把 LLM 能力落地成用户可感知的前端产品，同时具备一定的后端视野以完成前后端闭环开发
最低要求
本科及以上学历，计算机或相关专业，3 年以上前端开发经验
扎实的 JavaScript / TypeScript 功底，熟练掌握 React 或 Vue 生态
有复杂交互产品的前端架构经验，有前端领域技术 skills 的沉淀
熟悉 WebSocket / SSE 等实时通信机制，有流式数据处理经验
了解大语言模型（LLM）基本原理，有大语言模型 API 调用经验
良好的产品思维，能从用户体验视角驱动技术方案，而非仅实现设计稿
针对 vibe coding / harness engineering / loop engineering 有自己的实践和思考
工作职责
负责增长场景下 AI Agent 对话界面、交互流程的前端架构设计与实现
构建可复用的 Agent 交互组件库（对话气泡、卡片渲染、多模态输入输出、流式响应等）
优化 Agent 响应的端侧体验，包括流式输出渲染、打字机效果、首屏耗时、弱网降级等
支撑滴滴国际化业务在司机 onboarding 上的研发与建设（包括但不限于 onboarding、passport 等）
与产品团队协作，将 LLM/Agent 能力封装为用户可感知的前端交互产品
具备业务抽象能力与一定的后端视野，能够自闭环前后端业务的开发工作
针对复杂的业务系统和技术难点能够给出较为体系化的解决方案
可以搭建 Prompt 可视化调试与效果评估工具
跟进 Agent 前端技术演进，评估并引入适用方案（如 A2UI、Tool Calling、Multi-Agent 协同交互等）
优先资格
加分项：
① 有 AI Agent / Chatbot 对话式产品前端开发经验
② 熟悉 LangChain / Vercel AI SDK / OpenAI Function Calling 等 Agent 开发范式
③ 熟悉至少一种 Python / Go / Node.js 等后端语言
④ 有增长/营销/推荐/广告系统相关业务背景
⑤ 有知名开源项目贡献或者知名开源项目核心贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处在 LLM/Agent 前端这一相对前沿的方向，技术积累具有稀缺性和迁移价值
- 依托国际化业务场景，能接触多语言、多地区的复杂产品与工程问题
- 岗位同时要求前端架构与后端视野，有利于培养全栈与体系化解决问题的能力
- 明确鼓励跟进 A2UI、Multi-Agent 等新技术演进，技术探索空间较大
- 既要保证业务交付，又要做组件库与工具链沉淀，需要较强的时间分配与抽象能力
- 流式渲染、弱网降级、首屏性能等端侧体验优化对工程细节要求高
- 国际化业务的合规、多区域部署与跨团队协作，会带来额外的沟通与理解成本
- 适合有 3 年以上前端经验、对 AI 交互产品有真实兴趣，且愿意在业务交付之外主动做技术沉淀与工具建设的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从 AI 交互前端工程师成长为 Agent 前端架构师，主导对话式产品的技术选型与标准建设
- 借助国际化业务场景，向全栈/业务技术负责人方向发展，具备前后端闭环与系统方案设计能力
- 在 Agent 交互协议（A2UI、Tool Calling、Multi-Agent）等前沿方向积累可对外输出的技术影响力
- 负责增长场景下 AI Agent 对话界面的前端架构设计与实现，把 LLM 能力做成用户可感知的交互产品
- 沉淀可复用的 Agent 交互组件库，覆盖对话气泡、卡片渲染、多模态输入输出与流式响应
- 持续打磨端侧体验，包括流式输出渲染、打字机效果、首屏耗时与弱网降级
- 支撑国际化业务司机 onboarding、passport 等系统建设，并参与 Prompt 调试与效果评估工具搭建
- 扎实的 JavaScript/TypeScript 功底与 React 或 Vue 生态熟练度，具备复杂交互产品的架构经验
- 熟悉 WebSocket/SSE 等实时通信机制，能处理流式数据与增量渲染
- 理解 LLM 基本原理，有大模型 API 调用经验和 Agent 开发范式（Function Calling、LangChain、Vercel AI SDK 等）认知
- 产品思维与业务抽象能力，兼具一定后端视野（Node.js/Go/Python）可闭环开发
申请策略
- 提前了解滴滴国际化业务的司机侧产品形态与增长场景，面试中能结合场景谈技术方案会加分
- 准备一段关于 vibe coding / harness engineering / loop engineering 的真实实践与反思，JD 明确提到这一点
- 突出复杂交互产品的前端架构经历，写清你在组件体系、状态管理、性能优化上的具体贡献
- 展示流式响应相关实践：SSE/WebSocket 接入、增量渲染、打字机效果、首屏与弱网优化数据
- 列出 LLM/Agent 相关项目，如 Chatbot、Function Calling、Prompt 调试或评测工具的落地经验
- 若有开源贡献、技术博客或组件库沉淀，务必在简历中给出链接与影响范围
- 系统补齐 Agent 开发范式：Function Calling、LangChain、Vercel AI SDK、Multi-Agent 协同
- 强化流式与性能工程能力，练习 SSE 增量渲染、虚拟列表、首屏优化与弱网降级方案
面试指南
- 架构类问题用「场景约束 → 方案选型 → 分层设计 → 落地效果」四段式回答，突出权衡而非只讲结论
- 性能类问题必须带指标：优化前后的首屏时间、渲染帧率、卡顿率等，说明度量方式
- 开放类问题（vibe coding、产品思维）用具体项目故事，讲清你的判断依据与最终结果
- 你如何设计一个支持流式输出、多模态输入和多轮上下文的 Agent 对话组件库？
- SSE 与 WebSocket 在 Agent 场景下如何选型？弱网和断线重连你怎么处理？
- 首屏耗时和长对话渲染性能你做过哪些优化，效果如何量化？
- 你如何理解 Function Calling / Tool Calling，前端在其中承担什么角色？
- 讲一个你从用户体验出发、主动推动技术方案的例子
职位点评
薪资福利72
成长发展88
工作生活55
使命价值66
薪资福利
72中等
JD 未披露薪资与福利信息，但岗位要求资深前端能力叠加 LLM/Agent 稀缺技能，在北京市场具备较强的议价空间。
薪资信号未披露（AI估算：2.8千–4.5万/月）
成长发展
88较高
岗位直接面向 AI Agent 对话式产品的前端架构，并明确要求跟进 A2UI、Tool Calling、Multi-Agent 等前沿方向，技术成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈React、Vue、TypeScript、JavaScript、LLM、AI Agent、WebSocket、SSE、Function Calling、LangChain、Vercel AI SDK、A2UI、Multi-Agent、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD 未提及任何办公模式、弹性工时或加班相关信息，工作地点为北京且需支撑国际化业务的现场协作，生活化体验难以从文本判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
66中等
岗位服务于国际化出行平台的司机 onboarding 等增长场景，能把 AI 能力落到真实的全球用户产品中，但 JD 未体现明确的使命或社会价值表述。
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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