同程旅行
资深Agent开发工程师
资深Agent开发工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Claude Agent Sdk
Go
Langgraph
Mcp
Pinecone
Rag
分布式系统
高并发
Weaviate
AI 估算 · 25k–40k
资深Agent开发工程师，技术门槛高，市场需求大，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为资深Agent开发工程师，你将负责构建和优化Agent执行框架，推动Agent在酒旅业务场景中的落地
你将与算法和产品团队紧密合作，进行模型选型与效果调优，并跟踪Agent领域前沿技术，赋能团队
该职位要求深厚的大模型和Agent开发经验，是技术专家成长的理想平台
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，5年以上后端/机器学习工程经验，其中至少2年专注于大模型或Agent相关开发
精通Python/Go/Java之一，熟悉Linux环境下的高性能服务开发，有良好的系统设计能力（分布式、高并发、容错）
深入理解LLM原理与调用范式：熟悉Prompt Engineering、Function Calling、Tool Use、RAG等技术，有实际落地经验
熟练掌握至少一种Agent框架：如LangChain/LangGraph、Claude Agent SDK、Semantic Kernel、AutoGen、CrewAI等，能够独立搭建Agent应用并解决工程化问题（如流式输出、中断恢复、权限管控）
具备扎实的工具链整合能力：熟悉MCP协议、向量数据库（Milvus/Pinecone/Weaviate）、Embedding模型、缓存策略，能将Agent与现有业务系统高效集成
优秀的业务理解与沟通能力：能够快速理解业务痛点，将技术方案转化为可衡量的业务指标，并推动跨团队协作落地
有较强的代码质量和工程规范意识：重视单元测试、CI/CD、监控告警与线上稳定性
工作职责
构建与优化Agent执行框架：基于业界主流Agent SDK（如Claude Agent SDK、LangChain/LangGraph、AutoGen等）或自研框架，搭建高可用、可扩展的Agent运行时系统，支持工具调用、多步推理、状态管理与记忆持久化
参与Agent在酒旅业务场景中的落地：负责构建行业的知识库，优化当前Agent的性能，推动Agent在各个业务场景中产生实际业务价值
协同算法与产品团队：与算法研究员合作进行模型选型与效果调优，与产品经理共同定义Agent交互范式与体验标准，推动Agent能力的产品化封装
跟踪Agent领域前沿进展（ReAct、Tree-of-Thought、Multi-Agent协作、安全对齐等），沉淀最佳实践并赋能团队，参与技术分享与人才培养
AI 洞察
优缺点分析
优点
- Agent是当前AI领域最热门的方向，技术前景广阔，个人成长空间大
- 同程旅行作为上市公司，业务场景丰富，技术落地机会多
- 职位涉及前沿技术，能持续学习并积累宝贵经验
- Agent技术迭代快，需要持续学习和跟进最新进展
- 对技术深度和工程能力要求高，工作强度可能较大
- 适合对Agent技术有浓厚兴趣，具备扎实后端和机器学习基础，并希望在业务场景中实现技术价值的资深工程师
缺点 / 挑战
- 业务落地过程中可能面临复杂场景和跨团队协作的挑战
角色解读
- 技术专家路线：深入Agent框架和底层技术，成为领域专家
- 技术管理路线：带领团队，负责Agent平台的整体架构和演进
- 业务架构路线：结合业务场景，成为AI解决方案架构师
- 负责搭建和优化Agent执行框架，包括工具调用、多步推理、状态管理等核心功能
- 参与Agent在酒旅业务场景的落地，构建行业知识库并优化Agent性能
- 与算法和产品团队协作，进行模型选型、效果调优和产品化封装
- 跟踪Agent领域前沿技术，沉淀最佳实践并赋能团队
- 精通Python/Go/Java，具备扎实的系统设计能力
- 深入理解LLM原理，熟悉Prompt Engineering、Function Calling、RAG等技术
- 熟练掌握LangChain/LangGraph、Claude Agent SDK等Agent框架
- 具备MCP协议、向量数据库、Embedding模型等工具链整合经验
申请策略
- 了解同程旅行的业务模式，思考Agent在酒旅场景的应用
- 准备一个完整的Agent项目案例，展示从设计到落地的全过程
- 突出大模型或Agent相关项目经验，特别是实际落地案例
- 强调系统设计能力，如分布式、高并发、容错等
- 展示对Agent框架和工具链的熟练掌握，如LangChain、RAG等
- 体现业务理解能力，说明如何将技术方案转化为业务价值
- 深入学习Agent框架的源码，理解其设计原理
- 补充MCP协议、向量数据库等工具链的实践经验
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
- 技术深度：从原理到实践，展示对Agent框架和工具链的深入理解
- 业务视角：强调技术如何解决业务痛点，并带来实际价值
- 请介绍一个你主导的Agent项目，包括架构设计、技术选型和落地效果
- 如何解决Agent在复杂场景下的状态管理和记忆持久化问题？
- 如何评估和优化Agent的性能？
- 如何将Agent能力产品化，并衡量其业务价值？
- 请谈谈你对Multi-Agent协作和安全对齐的理解
职位点评
72
综合评分
前沿技术栈、业务价值导向，但工作强度可能较大，WLB一般。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长、对Agent领域充满热情，并愿意在业务场景中挑战自我的资深工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资范围25-40K，处于市场偏高水平，但具体福利未在JD中明确。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿Agent技术，技术栈新，成长空间大，且明确要求跟踪前沿进展并赋能团队。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、LangChain、LangGraph、RAG、MCP、Multi-Agent
成长机会技术分享、人才培养
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京，未提及远程或弹性办公，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
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
Agent技术是AI领域的热门方向，行业前景好，但JD中未明确提及社会价值或使命感。
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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