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美图
AI Agent 研发实习生 / Summer Intern- AI Agent Development
立即应聘

AI Agent 研发实习生 / Summer Intern- AI Agent Development

发布于 大约 10 小时前

实习/见习

厦门市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
软件工程
分布式系统
RAG
大模型
Agentic AI
Prompt Engineering
AI Agent
LangGraph

AI 估算 · 3k–6k

美图上市大厂,厦门实习薪资中等水平;技术栈前沿,但对实习生经验要求较高,薪资有竞争力

职位详情

关于这个职位

你将参与美图AI Agent中台的架构设计与核心功能开发,构建生产级Agentic AI系统

这是一个2026年暑期实习岗位,需全职实习5个月以上,表现优秀有机会获得留用
适合对AI Agent技术充满热情、具备扎实编程基础和Agent开发经验的同学

最低要求

本科及以上学历在读,计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先(2027 届及以后)

熟练掌握 Python / JavaScript / TypeScript / Java / Go / C++ 等至少一种主流语言,具备扎实的算法与数据结构基础
具备 Agent 系统开发经验,掌握 LangGraph / ADK / AgentScope 等框架及实现原理
了解 Claude Code 等前沿 Agent 实现机制,能设计高可用、高扩展性的大模型工程架构
掌握 Prompt 工程、RAG、Tool Calling、Harness Engineering、Skills 等 AI 应用关键技术
具备良好的沟通表达能力,能清晰阐述架构权衡与技术决策
学习能力强,有独立解决问题的能力

工作职责

设计、实现并部署 AI 智能体,构建具备长短时记忆管理、复杂工作流状态机编排以及外部知识库检索能力的服务架构

参与 AI Agent 中台的架构设计与核心功能开发(含系统前后端接口研发)
构建 Agent 自动化评测框架,对不同大模型的 Agent 能力进行深度评估
推进平台的性能监控与全链路可观测性建设
跟进业界最新 Agent 论文和框架,参与内部技术预研

优先资格

在 GitHub 等开源社区的 Agent 相关生态中有实际 PR 贡献

了解机器学习/深度学习框架,有 Transformer 等模型实战经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 深度参与AI Agent前沿技术栈,接触LangGraph、RAG、Agent评测等最新实践
  • 美图已上市,平台稳定,实习表现优秀可转正,职业起点高
  • 团队技术氛围浓厚,有机会跟随资深工程师学习系统架构和工程化思维
  • 实习周期要求5个月以上,需全职投入,与学业安排可能冲突
  • 技术栈涉及面广(前后端、LLM、分布式),学习曲线较陡
  • AI Agent领域还处于快速发展期,需要持续跟踪最新论文和框架,保持学习节奏
  • 适合对AI Agent技术充满热情、具备较强编程和自主学习能力,并希望在大厂积累前沿AI经验的2027届及以后的学生

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从实习转正,成长为AI Agent领域的核心工程师,负责关键模块设计与研发
  • 向技术专家方向发展,深耕Agent架构、LLM应用或系统可观测性等方向
  • 横向拓展到AI产品经理或技术Leader,主导AI产品从0到1的落地
  • 设计和实现AI智能体,包含记忆管理、工作流编排和知识检索,提升Agent的自主能力
  • 参与AI Agent中台的后端与前端开发,构建高可用服务接口
  • 搭建自动化评测框架,系统性评估不同大模型在Agent任务上的表现
  • 跟踪前沿论文与开源框架,进行技术预研并推动内部创新
  • 精通至少一门主流语言(如Python、TypeScript),具备扎实的算法和数据结构基础
  • 熟悉LangGraph、ADK等Agent框架,理解其内部机制及Agentic AI系统设计
  • 掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling等AI应用关键技术,能独立设计解决方案
  • 具备良好的沟通能力和学习能力,能够清晰阐述技术决策并快速解决问题

申请策略

  • 关注美图技术博客或公开分享,了解其AI中台方向,在面试中展现对业务的理解
  • 准备好一个完整项目的技术方案和架构图,可以展示你的系统设计能力
  • 突出Agent相关项目经验,特别是使用LangGraph、ADK等框架的实战经历
  • 强调算法与数据结构基础,展示刷题或竞赛成果
  • 如果有开源贡献或技术博客,务必列出,尤其是与AI Agent相关的
  • 提前系统学习LangGraph、RAG、Prompt Engineering等核心技能,动手搭建一个小型Agent demo
  • 熟悉Transformer等深度学习模型基础,理解LLM原理,可参考《动手学深度学习》相关章节

面试指南

  • STAR法则(Situation-Task-Action-Result)描述项目经验,突出技术选型和落地效果
  • 对于系统设计问题,先明确需求边界,再分层设计(记忆层、编排层、检索层、评估层),最后讨论权衡与优化
  • 针对技术原理问题,先给出核心定义,再结合具体场景举例说明,最后引申到实际应用中的注意事项
  • 请描述你使用LangGraph开发Agent的完整流程和遇到的挑战
  • 如何设计一个支持多轮对话和记忆管理的Agent系统?
  • 解释RAG的工作原理,并说明如何处理检索质量不高的情况
  • 你在GitHub上的PR贡献具体解决了什么问题?如何与社区协作?
  • 复习Agent相关论文(如ReAct、Toolformer、AutoGPT),总结核心思想

职位点评

65
综合评分

前沿AI Agent研发实习,技术成长极高,转正机会明确,薪资一般但长期回报可观。

更适合这类人
该职位最适合以技术成长为首要目标、愿意投入时间学习前沿AI Agent技术的实习求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展90
工作生活60
使命价值70

薪资福利

40较低

实习薪资相对有限,但美图为上市公司,福利体系完善,且表现优秀可转正,长期回报较高。

薪资信号面议 (3K-6K/月)

成长发展

90较高

实习内容涉及AI Agent前沿技术,有机会参与生产级系统开发,转正通道明确,技术成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangGraph、RAG、Prompt Engineering、LLM、Transformer
成长机会表现优秀者,将有机会获得留用
业务类型profit_center

工作生活

60中等

全职实习且时长较长,但厦门生活成本适中,工作地点在科技园,未明确提及加班情况。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

AI Agent是当下热门赛道,虽美图产品偏向消费级,但技术具有行业普适性,能参与前沿创新。

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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