平台研发-Agent全栈开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：从Agent全栈开发逐步深入到AI底层框架研发，成为LLM应用架构专家或AI平台架构师
• 产品方向：在深度理解业务后，可转向AI产品方案设计，成为技术型产品经理或AI产品总监
• 技术管理方向：随着项目规模扩大，有望带小团队，从工程师晋升为技术Leader，负责更核心的技术决策
• 你将以全栈开发的身份参与AI Agent产品的研发，既涉及后端服务设计，也需要开发配套的工具链，可能包括前端界面
• 你将与产品、运营团队协作，深入游戏用户增长业务，挖掘AI落地场景，打造面向玩家的创新体验
• 你会负责Agent应用在真实业务中的性能与稳定性优化，处理高并发、高可用等工程挑战
• 你将探索最新的AI编程工具（如Claude Code、Cursor）来提高开发效率，并推动团队工程实践的改进
• 必须熟练掌握至少一门后端编程语言（Go、Python、Java等），并具备扎实的工程能力，包括数据库设计、分布式系统基础、高可用实践
• 需要对大语言模型和Agent技术有深入理解，了解其原理、应用方式和能力边界，并积累相关项目经验
• 要能熟练使用AI编程工具进行辅助开发，并在日常工作中高效利用AI提升研发效率
• 需要具备出色的问题拆解和快速学习能力，以及跨团队协作沟通能力，能推动技术方案在复杂环境中落地

申请策略

• 米哈游注重游戏和产品文化，可在简历中适当体现对游戏行业的了解，以及对玩家体验的思考
• 关注米哈游技术博客与招聘动态，了解公司对AI Agent的布局，面试时能展示你对公司业务方向的理解
• 突出AI相关项目经验，尤其是LLM、Agent、RAG、多智能体等项目，如果独立完成过全栈项目并上线，一定要重点展示
• 强调后端工程能力，如高并发、分布式、数据库优化、高可用设计等，用真实数据说明性能和稳定性优化成果
• 展示你使用AI编程工具（如Claude Code、Cursor等）提升开发效率的案例，凸显对AI工具的深度使用
• 如有参加AI竞赛或开源贡献，也值得提及，能体现技术热情和学习能力
• 提前系统学习LLM、Agent、RAG的相关原理，动手搭建一个简单的Agent应用，深入理解工具调用和多智能体协作
• 加强后端基本功，尤其是MySQL/Redis优化和分布式系统知识，通过实践项目巩固高并发处理能力

面试指南

• 对于项目类问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，突出技术难点和你的思考过程，以及最终量化成果
• 对于方案设计题，先拆解目标，考虑核心链路、瓶颈和扩展性，再逐一提出解决方案，最后确认边界条件和取舍
• 对于趋势类问题，结合自己的实践经验，从技术演进和应用落地角度分析，同时展现对业务价值的理解
• 请详细介绍一个你使用Agent或LLM完成的项目，包括技术选型、实现细节和遇到的挑战
• 如何设计一个高并发的Agent服务？请谈谈你对性能优化和稳定性保障的思路
• AI编程工具能显著提升开发效率，你如何看待它会如何改变软件开发流程？是否存在局限性？
• 面对一个不确定的AI应用场景，你会如何拆解问题并快速验证可行性？
• 请谈谈你对Agent技术发展趋势的理解，以及米哈游有哪些可能的AI应用机会