智能体开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从智能体开发工程师成长为AI Agent领域专家，主导复杂平台架构
• 架构转型：积累平台开发经验后，可向AI平台架构师或技术经理方向发展
• 业务融合：深入业务场景，成为AI赋能业务的技术负责人，推动智能化升级
• 设计并搭建高可用的AI智能体整体架构，包括Skill功能设计、Prompt调优和多种工具API集成
• 参与智能体开发平台核心模块研发，如编排引擎、工具集成框架和多租户管理，提升平台研发效率
• 持续跟踪AI Agent、AI Coding前沿技术，攻克技术难点，推动创新落地
• 沉淀技术方案和组件库，优化平台性能，助力团队技术标准化
• 精通Python、Java、TypeScript至少一门语言，熟悉前后端开发和微服务架构
• 深入理解Function Call等智能体核心技术原理，掌握AI Coding工具
• 具备大模型或智能体项目经验，能够独立进行技术选型和架构设计
• 逻辑思维强，问题分析与攻坚能力突出，有良好的团队协作意识

申请策略

• 浪潮内部技术氛围浓厚，面试时多表达对AI Agent的理解和热情，展示学习能力
• 可提前了解浪潮在AI领域的业务布局（如云平台、企业智能化产品），结合自身经验谈如何贡献
• 突出大模型或智能体相关项目经验，尤其是Function Call、Prompt工程、API集成等具体实践
• 强调全栈开发能力，列出用过的技术栈（Python/Java/TypeScript、微服务、前后端框架等）
• 展示技术影响力，如主导过技术方案设计、沉淀过组件库或规范
• 如果有AI Coding工具使用经验（如GitHub Copilot、Cursor等），务必提及
• 系统学习智能体技术原理，如ReAct模式、工具调用、记忆机制等
• 动手搭建一个小型智能体Demo（如使用LangChain或AutoGPT），并优化Prompt

面试指南

• 对于架构设计问题，采用“需求分析-方案对比-技术选型-细节实现”的框架，先明确约束条件，再给出权衡后的方案
• 对于Prompt优化问题，可以按照“问题定义-实验设计-迭代调优”的思路，结合具体案例说明如何评估效果
• 对于前沿技术看法，先表明自己的了解程度，然后从实际应用角度分析利弊，体现批判性思维
• 请结合你的项目经验，详细描述一个智能体系统的架构设计，包括Function Call如何实现？
• 假设需要设计一个多租户的智能体开发平台，你会如何分配资源并保证隔离性？
• 如何优化Prompt以使模型更稳定地返回结构化结果？请举例说明
• 在微服务架构下，如何设计一个高可用的智能体API集成框架？
• 你如何看待AI Coding工具的未来？你认为它会对开发效率带来哪些变革？