中国平安
前端开发工程师
前端开发工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RAG
系统架构
LLM
异步编程
AI Agent
Cli开发
AI 估算 · 20k–40k
深圳上市巨头，3年+ TypeScript/AI经验，面议，市场行情估算20-40K/月
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI Agent系统的架构设计与核心研发，涉及任务规划、工具调用、多Agent协作等前沿技术
使用TypeScript/Node.js技术栈开发高性能的Agent Runtime、CLI工具和SDK，并构建评测体系
适合对AI Agent技术有浓厚兴趣、具备扎实后端开发经验的工程师
最低要求
计算机相关专业，本科及以上学历，具备扎实的数据结构、算法、计算机系统基础
精通 TypeScript，具有 3 年以上 Node.js / TypeScript 后端或工具链开发经验
熟悉现代 TypeScript 工程体系，包括 npm、ESM/CJS、Bundler、CLI 开发、Package 发布等
熟悉异步编程模型，包括 Promise、Event Loop、Stream、Worker Thread 等机制
熟悉至少一种主流 LLM API（如 OpenAI、Anthropic、Gemini 等），有 Agent、RAG、AI Coding、智能助手等项目经验
熟悉 Git、Linux、Docker，具备良好的工程设计能力和代码质量意识
具备较强的问题分析能力，对复杂长链路系统的稳定性、可观测性、性能优化有实践经验
工作职责
负责 AI Agent 系统的架构设计与核心功能研发，包括任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、上下文管理（Context Management）、长期记忆（Memory）、多 Agent 协作等核心能力建设
基于 TypeScript / Node.js 技术栈，开发高性能、可扩展的 Agent Runtime、CLI 工具、SDK 及相关基础设施
设计并实现 Agent 与外部系统的集成能力，包括浏览器、Shell、文件系统、数据库、API、MCP/Skills 等工具生态
负责 Agent 的 Harness Engineering、Context Engineering、模型调用策略、状态管理和可靠性优化
构建 Agent 评测体系，包括 Benchmark、Harness、自动化测试、回归测试和质量评估，持续提升 Agent 在真实复杂任务中的成功率
研究并落地前沿 AI Agent 技术，包括 ReAct、Tool Calling、Code Agent、Multi-Agent、Agentic Workflow 等方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：直接参与AI Agent这一新兴领域，技术积累更有价值
- 大厂平台：平安集团资源丰富，项目影响力大，职业稳定性高
- 技术复杂度高：需同时掌握LLM、后端工程、系统设计等多领域知识
- 面议薪资：具体待遇不明确，需在面试中争取
缺点 / 挑战
- 深度技术挑战：涉及系统架构、性能优化、多Agent协作，能力成长快
- 快速迭代压力：AI领域变化快，需持续学习跟进最新技术
- 适合对AI Agent技术有强烈兴趣、具备扎实TypeScript/Node.js后端基础、乐于挑战复杂系统难题的工程师
角色解读
- 技术方向：初级Agent开发 → 高级Agent工程师 → AI Agent架构师
- 管理方向：技术负责人 → 团队Leader，带领Agent研发团队
- 跨领域：可向LLM应用、AI平台、智能助手等方向拓展
- 负责AI Agent系统的整体架构设计与核心模块研发，包括任务规划、工具调用、上下文管理等
- 基于TypeScript/Node.js开发高性能的Agent Runtime、CLI工具和SDK
- 设计Agent与外部系统的集成方案，如浏览器、Shell、数据库等工具生态
- 构建Agent评测体系，通过自动化测试、回归测试提升任务成功率
- 精通TypeScript/Node.js，具备3年以上后端或工具链开发经验
- 熟悉现代JS工程体系（npm, ESM, Bundler）和异步编程模型
- 至少熟悉一种主流LLM API，有Agent、RAG或AI Coding项目经验
- 熟悉Git、Linux、Docker，具备良好的工程设计和代码质量意识
申请策略
- 了解平安在AI Agent领域的布局，面试时展现对业务场景的思考
- 准备一个完整的Agent demo或项目介绍，展示实际落地能力
- 突出TypeScript/Node.js项目经验，尤其是工具链、CLI或后端基础设施开发
- 详细描述参与的AI相关项目（Agent、RAG、LLM调用），说明具体技术方案和成果
- 强调系统设计能力：架构设计、性能优化、稳定性保障等经验
- 展示开源贡献或技术博客，体现技术热情
- 补充Agent框架实践经验（如LangChain、AutoGPT、CrewAI等）
- 深入理解LLM API调用模式和Prompt Engineering
面试指南
- STAR法则：背景-任务-行动-结果，突出技术细节和量化成果
- 从架构视角出发：先抽象问题，再分模块设计，最后讲实现和优化
- 结合自身经验，对比不同方案的优劣，展示决策能力
- 请描述你使用LLM API实现的一个Agent项目，遇到了哪些挑战？
- 如何设计一个支持多工具调用的Agent系统？考虑哪些关键点？
- 在TypeScript中如何管理大量的异步任务？如何避免回调地狱和内存泄漏？
- 解释ReAct模式的工作原理，并手写简化实现
- 如何评测Agent在复杂任务中的成功率？设计一个评测方案
职位点评
71
综合评分
前沿AI Agent研发，技术栈新，薪资面议，现场办公。
更适合这类人
最适合重视技术成长和前沿领域探索的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
70中等
薪资面议但平台大，福利体系完善，补偿性动机中等满足。
薪资信号面议 (20K-40K/月)
成长发展
85较高
前沿AI Agent技术，技术挑战大，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TypeScript、Node.js、LLM、AI Agent、Docker
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
深圳现场办公，未提及弹性时间，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI行业高速增长，技术有创新性，社会影响中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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