Agent算法工程师 - 厦门 / Algorithm Engineer – Xiamen

优缺点分析

角色解读

• 在AI Agent领域深耕，可向技术专家或架构师方向发展
• 积累前端技术与产品思维，有机会转向AI产品管理或技术管理岗
• 美图在影像AI领域有深厚积累，可往多模态内容生成方向拓展
• 主导AI Agent应用架构设计，整合大模型推理与业务逻辑，确保系统稳定高效
• 实现Agent的规划、工具调用和自主执行能力，并优化性能应对高并发场景
• 与产品、算法、前端团队协作，将用户需求转化为端到端的AI交互体验
• 精通Python，熟悉Web服务框架，具备高并发、高可用系统设计经验
• 深入理解RAG、Function Calling、MCP等Agent关键技术，能灵活选型
• 掌握LLM原理和Prompt Engineering，能精准控制模型输出质量
• 熟悉团队协作流程，包括版本控制、代码评审、CI/CD

申请策略

• 了解美图的产品线，思考Agent在影像处理场景的落地机会，面试中展现业务洞察
• 准备一份技术深度与工程实践结合的自我介绍，突出你解决复杂问题的能力
• 突出交付过的AI Agent或LLM项目，详细描述架构设计、关键技术和上线效果
• 强调Python高并发系统经验，包括性能调优、稳定性保障的实例
• 展示对RAG、Function Calling、MCP等技术的理解和实践，可附上技术博客或开源贡献
• 如有Dify、ComfyUI等经验，务必写出来，这是加分项
• 动手搭建一个完整的Agent demo，熟悉主流框架的用法和调试技巧
• 深入学习MCP协议和Agent编排原理，能对比不同方案的优劣

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织回答，突出技术决策和量化成果
• 在回答架构问题时，先描述业务痛点，再讲技术选型理由，最后总结权衡
• 针对Prompt设计，可以从角色设定、示例引导、错误场景等维度阐述
• 介绍一个你负责过的AI Agent项目，整体架构是什么？
• 在高并发场景下，如何保证Agent服务的稳定性和低延迟？
• 谈谈你对RAG的理解，如何评估和改进检索质量？
• 为什么选择MCP协议？它解决了什么问题？还有哪些替代方案？
• 如何设计Prompt以提升函数调用的成功率？