科大讯飞
中级AI研发工程师(J14232)
中级AI研发工程师(J14232)
发布于 大约 19 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 Coding
Llm
Mcp
Vibe Coding
多智能体协作
工作流编排
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
AI前沿技术岗，成长空间大，薪资竞争力强，但办公灵活性一般。
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。
薪资怎么样
23K
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 200 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
该职位负责AI技术（特别是大模型与Agent）的工程化落地，包括系统设计、核心编码、技术攻关及与团队协作优化Agent性能
同时需持续跟进AI Coding、MCP、多智能体协作等前沿技术，并进行调研与工程探索
最低要求
计算机科学或相关专业本科及以上学历
熟悉Java或golang编程语言，具备扎实的工程实现能力
具备 Vibe Coding 经验，熟练使用 AI Coding / Agent 工具进行软件开发，能够在 AI 辅助下快速理解陌生技术栈，并完成有质量保证的代码实现、调试验证和工程集成
熟悉 LLM 与 Agent 基本机制，包括 Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent、RAG、Context Engineering 等相关知识
工作职责
负责包括大模型在内的多种AI技术落地的工程方案的子系统详细设计，保障系统的高可用、可扩展性
负责实现核心服务的高质量编码，确保代码的可维护性和性能
主导关键技术问题的攻关，提供创新的技术解决方案
与模型、算法和产品团队协作，基于真实任务、执行日志、用户反馈和评测结果，持续优化 Agent 的任务完成率、可靠性、可控性、成本和用户体验，推动模型能力与 Harness 能力共同进化
持续跟进 Agent 领域优秀产品、开源框架和前沿技术演进，包括 AI Coding、MCP、Context Engineering、Harness Engineering、多智能体协作、工作流编排等方向，完成技术调研、原型验证、效果评估和工程落地探索
优先资格
有 Agent Harness、AI Coding 工具、插件系统、MCP、工作流编排、多智能体协作、评测系统或开源项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，直接参与AI大模型与Agent等热门领域的工程化实践
- 科大讯飞作为AI头部企业，提供丰富的技术资源和行业影响力
- 工作内容创新性强，持续接触最新技术演进，有利于技能提升
- AI技术快速迭代，需要不断学习以跟上发展，工作节奏可能较快
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备扎实工程背景、喜欢解决复杂技术问题并持续学习的工程师
缺点 / 挑战
- 工程落地涉及复杂系统设计，可能面临性能与可靠性的技术挑战
- 需与多团队协作，沟通协调要求较高
角色解读
- 可向AI架构师或高级技术专家方向发展，专注于系统设计与性能优化
- 积累Agent与AI工程化经验后，有机会领导技术团队或参与更大规模项目
- 未来可转向AI产品管理或技术战略岗位，结合业务与技术推动创新
- 负责AI技术（如大模型、Agent）的工程化设计与落地，确保系统高可用和可扩展
- 进行核心服务的编码实现，并主导关键技术问题的攻关与优化
- 与算法、产品团队协作，持续改进Agent的任务完成率与用户体验
- 跟踪AI前沿技术（如AI Coding、MCP），完成调研、原型验证与工程探索
- 精通Java或Golang编程，具备扎实的软件工程实现能力
- 深入理解LLM与Agent机制，包括RAG、MCP、多智能体协作等
- 熟练使用AI Coding工具进行开发，能快速适应新技术栈
- 具备技术调研与原型验证能力，推动工程化落地
申请策略
- 面试前研究科大讯飞的AI产品线与技术方向，展示对公司的了解
- 准备一个详细的AI工程项目案例，说明你的角色、挑战与成果
- 突出Java/Golang项目经验，尤其强调AI相关工程开发，如使用AI工具提升效率
- 展示对LLM与Agent机制的理解，如有实际应用或开源贡献更佳
- 强调技术调研与原型验证经历，体现工程化落地能力
- 列举多智能体协作或工作流编排的实际案例，展示系统设计思维
- 深入学习LLM与Agent核心概念，如MCP、Context Engineering，并实践相关项目
- 提升AI Coding工具的使用熟练度，探索如何高效集成到开发流程中
面试指南
- 对于技术经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于系统设计问题，从架构分层、扩展性、容错机制等方面展开，结合实际案例
- 对于机制解释，用简单语言描述核心概念，并联系实际应用场景
- 请描述一个你使用AI Coding工具（如Copilot）进行开发的具体项目经历
- 如何设计一个高可用的AI服务系统，以应对大模型调用的不稳定性？
- 解释一下Agent Loop和Tool Use的基本机制，并举例说明
- 如何基于用户反馈和评测结果，优化Agent的任务完成率？
- 当你跟进一个AI前沿技术（如MCP）时，如何评估其工程化可行性？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
作为上市公司AI岗位，薪资具有市场竞争力，福利体系相对完善。
薪资信号市场水准 (18K-28K/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术，提供持续学习与成长机会，有利于技能积累。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、Agent、LLM、MCP、Context Engineering
成长机会持续跟进前沿技术、技术调研、原型验证
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确办公模式，可能需现场工作，WLB信息不足，一般满足。
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行业高速增长，公司致力于技术发展，具有正向社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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