Agent算法工程师 - 北京 / Algorithm Engineer – Beijing

优缺点分析

角色解读

• 纵向可成长为AI Agent领域的技术专家，主导大型系统架构演进
• 横向可向技术管理或AI产品负责人方向发展，结合业务创造更高价值
• Agent技术正处快速迭代期，个人技能成长空间大，未来可在行业内保持强竞争力
• 负责AI Agent系统的整体架构设计，包括规划、工具调用与自主执行等核心模块
• 优化高并发场景下的系统性能与稳定性，确保千万用户量级服务的可靠运行
• 与产品、算法、前端团队紧密协作，将业务需求转化为完整的AI交互体验
• 持续跟进Agent技术生态，尝试新框架并参与评估基准建设
• 精通Python及主流Web框架，具备高并发、高可用系统的设计经验
• 熟悉RAG、Function Calling、MCP等Agent核心技术，有实战交付经历
• 深入理解LLM原理，能够熟练运用Prompt Engineering解决工程问题
• 具备良好的团队协作与沟通能力，习惯规范的工程流程

申请策略

• 了解美图的核心AI影像产品，思考Agent如何融入现有业务场景，并在面试中展示见解
• 准备一个完整的Agent项目技术剖析，包括架构选型、遇到的问题及解决思路
• 重点突出AI Agent项目的实际交付经历，说明你的角色和量化成果
• 强调Python后端开发经验，尤其是高并发、高可用系统的设计案例
• 展示对RAG、Function Calling、MCP等技术的深入理解和项目应用
• 如有Dify、ComfyUI等框架使用经验，务必提及
• 提前动手搭建一个基于主流Agent框架的demo，熟悉MCP协议和编排流程
• 深入学习LLM原理和Prompt Engineering技巧，提升对模型行为的把控能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出个人贡献和可量化成果
• 技术选型回答时，先列出候选方案，对比各自优劣，再说明你在限定条件下的取舍理由
• 问题解决类问题，可按照“定位问题→分析根因→设计实验→逐步优化→验证反馈”的流程阐述
• 请介绍一个你主导的AI Agent项目，包括总体架构、核心模块和最关键的技术难点
• 在设计高并发Agent服务时，你会如何保证稳定性和低延迟？
• RAG与Function Calling有何异同？在什么场景下你会如何选择？
• 请举例说明如何通过Prompt Engineering提升LLM的输出质量，并说明你的方法论
• 你对MCP协议的理解是什么？它如何帮助Agent与外部工具交互？