叮咚买菜
高级 Agent Native 开发工程师（智能体平台与应用方向）(J15304)
高级 Agent Native 开发工程师（智能体平台与应用方向）(J15304)
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agent框架
Go
Mcp协议
Rag
分布式系统
大模型应用
系统架构设计
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦AI Agent前沿技术、业务场景丰富、技术成长性强，但工作节奏可能偏快
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.0万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
88 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 360 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智能体（Agent）应用及平台的架构设计与核心开发，推动AI智能体完成跨系统、多步骤的实际业务任务
需构建任务规划、工具调用、记忆管理等核心能力，并搭建评测与追踪体系，确保高可靠性与低成本交付，助力业务智能化升级
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业
约 5 年软件研发经验，具备扎实的后端开发、系统设计及工程交付能力
具备实际的大模型应用或 Agent 项目经验，能够独立负责核心模块的设计、开发、上线与迭代
精通 Python、Java、Go、TypeScript 中至少一门语言，熟悉数据库、缓存、消息队列及分布式系统
理解 Agent Loop、工具调用、Prompt／Context Engineering、RAG、记忆和状态管理
熟悉至少一种主流 Agent 框架，并能根据业务需要进行扩展
熟悉服务部署、监控、性能优化及故障排查，能够处理模型调用延迟、并发执行和输出不确定性等问题
具备良好的业务理解、问题拆解和跨团队协作能力，能够从业务目标出发推动方案落地
工作职责
负责 Agent Native 应用及平台的架构设计、核心开发与业务落地，推动智能体完成跨系统、多步骤的实际业务任务
建设 Agent 核心运行能力，包括任务规划与拆解、工具调用、上下文与记忆管理、状态持久化及多 Agent 协作
建设工具与业务系统集成能力，通过 MCP、API 等接口连接业务服务、知识库和数据平台，沉淀可复用的工具与 Skills
完善长任务执行机制，包括异步调度、超时重试、失败恢复、权限控制和人工确认，提升执行可靠性
建立 Agent 评测、回归测试与全链路追踪体系，持续优化任务成功率、响应时延及模型调用成本
深度使用 AI 编程工具开展需求拆解、开发、审查和验证，对代码质量、系统稳定性及交付结果负责
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI Agent前沿赛道，技术栈极具前瞻性与市场竞争力
- 头部生鲜电商背景，业务场景丰富且数据闭环完整
- 上市公司提供稳定的职业发展平台与资源支持
- Agent领域技术迭代极快，需持续跟进最新框架与学术进展
- 长任务执行与多Agent协作的调试难度大，线上稳定性要求极高
- 适合具备扎实后端基础、对大模型应用有强烈兴趣、能独立攻坚复杂系统架构的技术型人才
缺点 / 挑战
- 业务落地压力较大，需平衡技术创新与交付节奏
角色解读
- 可向AI架构师、技术专家发展，主导企业级智能体商业化落地
- 积累AI工程化经验后，可横向拓展至大模型训练微调或垂直领域AI产品经理方向
- 长期可转型为技术总监或首席科学家
- 负责智能体（Agent）平台与应用的核心架构设计及代码开发
- 构建任务规划、工具调用、记忆管理等底层能力
- 搭建评测、监控与全链路追踪体系保障系统稳定性
- 精通至少一门主流编程语言（Python/Java/Go/TS）
- 深入理解LLM应用开发、RAG、Prompt Engineering及Agent框架
- 掌握分布式系统设计与微服务架构
- 具备AI工程化落地与性能调优经验
申请策略
- 提前研究叮咚买菜的业务场景（如智能客服、供应链调度），准备针对性的Agent落地方案
- 面试时重点展现工程化思维与故障排查能力
- 突出大模型/Agent项目实战经验，量化任务成功率提升与成本降低指标
- 详细展示分布式系统设计与高并发处理能力
- 强调AI编程工具提效成果
- 深入学习LangChain/LlamaIndex等主流Agent框架源码
- 强化RAG优化技巧与向量数据库应用
- 补充MLOps与模型推理加速相关知识
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景与难点
- 重点说明架构选型依据、核心模块实现细节及线上监控指标
- 结合具体案例展示问题解决思路与数据反馈
- 请分享一个你主导的Agent项目，如何设计任务规划与工具调用逻辑？
- 面对模型输出的不确定性和长任务失败，你的容错与恢复机制是如何设计的？
- 如何评估和优化Agent的成本与响应时延？
- 在分布式环境下，如何保证多Agent协作的状态一致性与幂等性？
- 复习分布式系统核心概念（一致性、可用性、分区容忍性）
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资处于上海AI技术岗市场中上水平，上市公司背景提供较完善的薪酬福利体系，但JD未明确具体数字。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
85较高
高度契合AI前沿技术发展方向，提供接触大模型核心架构与复杂业务场景的机会，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、RAG、Prompt Engineering、Python、Java、Go、TypeScript、MCP
业务类型cost_center
工作生活
60中等
互联网/电商行业通常节奏较快，JD未提及弹性工作制或明确WLB政策，现场办公为主可能带来一定通勤压力。
工作模式未明确
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
致力于将AI智能体融入生鲜零售业务，提升运营效率与用户体验，具有一定的商业价值与技术探索意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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