科大讯飞
AI Agent 应用研发工程师(J14187)
AI Agent 应用研发工程师(J14187)
发布于 大约 20 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
Ai Agent
Go
JavaScript
Mcp
Ocr
Rag
Tool Calling
多模态
大模型
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI Agent技术岗，发展空间大，但工作强度与生活平衡需自行权衡。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
20K
比人工智能中位数低
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 1420 个在招 · 其中人工智能 5 个
市场机会
选择不多
合肥 · 人工智能 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
作为科大讯飞AI Agent应用研发工程师，你将参与讯飞星火等核心产品的Agent设计与研发，围绕办公、学习、内容创作等场景，负责从需求分析到工程实现的全流程
你将深入Agent核心能力建设，包括任务规划、Tool Calling、RAG等，并参与构建稳定可信的Agent评测与可观测体系
这是一个深度使用AI原生方式研发AI产品的校招岗位，适合对大模型应用充满热情、具备扎实工程基础的应届生
最低要求
计算机、软件工程、人工智能及相关专业优先，专业背景不是绝对限制
熟练使用 Python、Java、Go、C++、JavaScript/TypeScript 中至少一种语言，具备良好的计算机基础和软件工程能力
真正动手完成过一个大模型应用、AI Agent、智能助手或自动化工具
个人项目、课程设计、比赛作品和实习项目均可
理解大语言模型的基本能力与局限，了解 Prompt/Context Engineering、Tool Calling、RAG 和结构化输出等常见应用范式
能够清楚说明一个项目解决了什么问题、为何这样设计、如何评测效果，以及经历过哪些失败和改进
关注用户体验和工程质量，不仅关心模型能否回答，也关心结果是否可信、响应是否及时、用户是否愿意持续使用
具备主动学习、问题拆解和协作能力，愿意在快速变化、没有标准答案的领域中持续实验并完成交付
工作职责
打造面向真实用户的 AI Agent：参与讯飞星火及各讯飞产品中的 Agent 设计与研发，围绕办公、学习、内容创作、信息管理和跨语言沟通等场景，完成需求分析、技术验证、工程实现和产品迭代
建设 Agent 核心能力：参与目标理解、任务规划与执行
Context Engineering 与长短期记忆
Tool Calling、MCP 与 Skills 接入
RAG、个人知识库与多模态检索
工作流编排与多 Agent 协作
结果校验、失败恢复与个性化能力等一个或多个方向
让 Agent 稳定、可信地工作：建设 Agent 的评测、Tracing 和可观测体系，围绕任务完成率、结果准确性、工具调用成功率、响应延迟、模型成本和用户体验持续迭代，解决幻觉、死循环、执行失败和成本失控等问题
探索端云协同与软硬一体化 Agent：结合科大讯飞在智能语音、机器翻译、多模态交互和消费硬件领域的积累，探索多模态理解、一体化链路、App与硬件协同、端侧与云端模型能力分配、弱网离线功耗延迟约束下的用户体验、个人数据隐私保护与安全执行
用 AI 原生方式研发 AI 产品：深度使用 AI 编程工具辅助需求分析、方案设计、代码开发、测试调试和知识沉淀，与产品、设计、算法、测试及硬件团队协作
优先资格
加分项：
有可访问的 Agent Demo、GitHub 项目、技术博客或开源贡献
做过会议助手、个人知识库、语音助手、浏览器 Agent 或代码 Agent
使用过主流 Agent 框架，并能解释其适用场景和设计取舍
有 MCP、复杂工作流、多智能体或 Agent Eval 实践
有语音识别、机器翻译、OCR、文档解析或多模态应用经验
有移动端、Web、桌面端、后端服务或智能硬件开发经历
了解端侧推理、模型量化、性能优化、隐私保护或可信 AI
在竞赛、论文、开源社区或真实用户产品中取得过有说服力的成果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AI Agent核心应用研发，技术栈前沿，涵盖大模型、RAG、多模态等热门领域，技能积累价值高
- 科大讯飞在智能语音、机器翻译等领域有深厚积累，为Agent应用提供独特的多模态和硬件协同场景
- 校招岗位，公司提供完善的培训体系和成长路径，适合应届生快速成长
- 工作内容涉及从需求分析到产品迭代的全流程，能全面提升工程、产品和协作能力
- AI Agent领域技术迭代快，需要持续学习，保持对新技术的高度敏感
缺点 / 挑战
- Agent的稳定性和可靠性是核心挑战，需要解决幻觉、死循环等复杂问题，工作难度较高
- 作为校招岗位，竞争激烈，对项目经验和工程能力要求较高
- 适合对AI Agent应用开发有浓厚兴趣，具备扎实工程基础，喜欢挑战和快速学习，并希望在大模型应用领域深耕的应届生
角色解读
- 在科大讯飞内部，可以从Agent应用研发工程师逐步成长为技术专家或技术Leader，深入AI Agent核心技术领域
- 随着AI Agent应用在各行各业的普及，该岗位经验可向AI产品经理、解决方案架构师或创业等方向发展
- 有机会参与前沿技术研究，如多模态交互、端侧推理等，成为AI应用领域的专家
- 参与讯飞星火等核心产品的AI Agent设计与研发，围绕办公、学习、知识管理等场景，完成从需求分析到工程实现的全流程
- 深入Agent核心能力建设，包括任务规划、Tool Calling、RAG、多模态检索、工作流编排等，并判断哪些环节适合使用大模型
- 建设Agent的评测、Tracing和可观测体系，解决幻觉、死循环、执行失败和成本失控等问题，确保Agent稳定可信
- 探索端云协同与软硬一体化Agent，结合语音、多模态交互和消费硬件，优化弱网、离线、功耗等约束下的用户体验
- 熟练掌握Python、Java、Go、C++、JavaScript/TypeScript中至少一种语言，具备扎实的计算机基础和软件工程能力
- 深入理解大语言模型的能力与局限，熟悉Prompt/Context Engineering、Tool Calling、RAG和结构化输出等应用范式
- 有实际的大模型应用、AI Agent或自动化工具项目经验，能够清晰阐述项目设计、评测和迭代过程
- 具备良好的问题拆解、主动学习和协作能力，关注用户体验和工程质量
申请策略
- 在简历和面试中，重点展示你对Agent稳定性和可靠性的思考，如如何解决幻觉、死循环等问题
- 了解科大讯飞在AI Agent领域的布局和产品，如讯飞星火，在面试中展现你对公司和业务的了解
- 重点突出你的AI Agent或大模型应用项目，详细描述项目解决的问题、技术选型、设计思路和评测结果
- 展示你的编程能力，列出熟练掌握的语言和相关的工程实践，如代码仓库、开源贡献等
- 强调你对Agent核心技术的理解，如RAG、Tool Calling、Prompt Engineering等，并说明你的实践经验
- 如果有技术博客或开源项目，务必附上链接，展示你的学习能力和技术热情
- 系统学习大语言模型原理、RAG、Agent框架（如LangChain、AutoGen）等，并动手实践一个完整的Agent项目
- 熟悉Agent评测方法，了解如何评估任务完成率、准确性、延迟等指标
面试指南
- 回答项目类问题时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述项目背景、你的贡献、技术方案和最终成果
- 回答技术问题时，先阐述核心概念，再结合项目或实际案例说明应用，最后总结你的思考
- 回答开放性问题时，展现你的逻辑思维和知识广度，可以结合行业趋势和具体案例进行分析
- 请详细描述你做过的一个AI Agent项目，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
- 如何评估一个AI Agent的效果？你会关注哪些指标？
- 谈谈你对RAG的理解，以及如何解决检索质量不佳的问题？
- 如何设计一个Agent的评测体系？
- 你如何看待AI Agent的未来发展趋势？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
科大讯飞作为上市公司，提供具有竞争力的薪酬和福利，但JD中未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
该岗位深度聚焦AI Agent前沿技术，提供丰富的技术挑战和成长空间，符合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、Tool Calling、MCP、大语言模型、多模态、语音交互
成长机会快速变化的模型能力、持续实验并完成交付、成长潜力
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式，但作为研发岗位，可能涉及现场办公，工作强度未知。
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
80较高
AI Agent应用具有广阔前景，科大讯飞在AI领域有深厚积累，岗位能带来较强的行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号让 Agent 从“能够演示”走向“稳定可用”
创新程度积极采用新技术
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