哈啰出行
AI Agent 专家-租车
AI Agent 专家-租车
发布于 1 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai Agent
Prompt工程
Rag
团队管理
大语言模型
知识图谱
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术落地、高成长潜力、强业务导向、中等WLB保障
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
5.5万
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 460 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · AI算法 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建基于AI Agent的内部提效体系，涵盖研发全生命周期、组织协作及目标管理
需带领5人团队，通过搭建RAG知识库、开发数字分身及优化Agent工具链，推动公司向AI Native转型，并对可量化的提效结果负责
最低要求
年以上互联网研发或技术背景，具备扎实的工程落地能力
拥有AI Agent实战经验，在RAG知识库、工作流编排、多Agent协作或Prompt工程中至少有一项从设计到落地的完整经验
具备FDE（现场部署工程师）或解决方案工程师素质，能深入业务理解痛点并交付方案
有知识管理或信息架构相关经验（如企业知识库、Wiki、搜索/RAG体系建设）
工作职责
一、研发全生命周期提效
知识库建设：搭建覆盖研发全生命周期的知识体系，构建可检索、可复用的RAG知识底座
数字分身：为关键专家与高频岗位构建数字分身/数字员工，承接咨询、初评、答疑等工作
全栈效率优化：利用Agent工具链压缩需求到上线的端到端周期
敏捷迭代优化：将AI融入迭代流程，实现需求澄清、用例生成等环节的Agent化改造
二、组织全生命周期提效（FDE模式）
深入各业务与职能团队诊断痛点
定制并交付Agent解决方案，辅导团队使用
对业务提效结果负责，并将个性化需求沉淀为通用能力平台
三、目标管理提效
建设完备的业务知识库体系与目标管理制度
支撑管理层实现信息高速流转与目标对齐
其他：管理并带领5人团队完成目标
优先资格
有数字员工/数字分身/智能客服类产品实际建设经验
有内部效能平台、DevOps工具链或低代码平台搭建经验
有大模型微调、RAG进阶优化（混合检索、重排、评测体系）经验
是“超级个体”实践者，自身工作流深度AI化并有可展示的个人提效案例
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的前沿，能接触最前沿的大模型与Agent技术
- 直接参与公司核心效率变革，影响力大，成果可量化
- 大型平台公司提供稳定的数据资源和真实的业务场景
- 团队规模适中，既有管理权限又有足够的执行空间
- 需要深入非技术业务部门沟通，协调成本高，阻力可能较大
- 技术迭代极快，需保持高强度的学习与技术敏锐度
- 内部提效往往涉及流程重构，推行难度高于纯技术开发
- 适合既懂前沿AI技术又具备极强业务洞察力和落地能力的复合型技术人才，尤其是喜欢解决复杂实际问题、具备一定管理经验的技术专家
缺点 / 挑战
- AI落地效果难以精确衡量，需对“可量化提效”负责，压力较大
角色解读
- 成为企业内部AI转型的核心专家或首席AI架构师
- 向更高层级的技术管理岗位（如技术总监）发展
- 积累丰富的AI落地案例，未来可向AI产品负责人或创业方向发展
- 领导5人团队，规划并实施公司内部AI提效战略
- 搭建基于LLM和RAG的技术底座，包括知识库系统和数字员工应用
- 深入业务一线（FDE模式），识别痛点并交付定制化Agent解决方案
- 优化研发流程，通过AI工具链提升从需求到上线的整体效率
- 扎实的AI工程能力，精通RAG、Prompt Engineering及多Agent协作架构
- 优秀的解决方案设计与落地能力，能将模糊业务需求转化为技术实现
- 团队管理与领导力，能有效带领小团队达成KPI
- 深厚的软件工程背景，具备独立搭建系统的能力而非仅提需求
申请策略
- 准备具体的“数字员工”或“智能助手”落地案例，最好有前后对比数据
- 了解哈啰出行的主要业务场景，思考AI如何在租车、骑行等业务中提效
- 突出AI Agent或RAG系统的完整落地案例，强调从0到1的建设过程
- 量化过往项目带来的效率提升指标（如节省工时、缩短周期百分比）
- 展示跨部门协作与解决方案交付的成功经验
- 体现个人作为“超级个体”的AI化工作流实践案例
- 深入研究LangChain、LlamaIndex等主流Agent框架的高级用法
- 学习如何设计和评估RAG系统的性能（如混合检索、重排序策略）
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出技术选型理由和业务价值
- 数据驱动：用具体的效率提升数据、成本节约金额或用户满意度变化来佐证
- 结构化思维：展示从痛点分析、方案设计、技术实现到推广运营的完整闭环
- 务实态度：承认AI局限性，强调人机协同与持续迭代的重要性
- 请分享一个你主导的RAG或Agent落地项目，遇到的最大挑战及解决方案是什么？
- 如何评估AI Agent在实际业务中的提效效果？你会建立哪些指标？
- 如果业务部门对引入AI持怀疑态度，你如何通过FDE模式说服他们并推动落地？
- 在设计多Agent协作系统时，如何处理Agent间的冲突与状态同步问题？
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为C轮后超大型企业的高级专家岗，薪资处于市场中上水平，且提供完善的福利体系，能满足较高的物质回报预期。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦于AI Agent这一前沿领域，且涉及从技术搭建到业务落地的全流程，技能成长空间极大，职业天花板高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、大模型、Prompt工程、多Agent协作
业务类型cost_center
工作生活
60中等
虽然是大厂，但岗位强调“对结果负责”和“深入业务”，且需带领团队，工作强度可能较高，WLB存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于通过技术手段提升组织整体效率，推动企业数字化转型，具有明确的内部价值和社会意义（提升生产力）。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号让组织以 AI Native 的方式运转、加速组织整体 AI Native 转型
创新程度积极采用新技术
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