立邦
AI Agent开发工程师（26年应届生）
AI Agent开发工程师（26年应届生）
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai Agent
大语言模型(Llm)
工作流编排
工具调用
数据结构
算法
Api开发与集成
沙盒执行
AI 估算 · 12k–18k
AI Agent作为前沿方向技能稀缺，应届生岗位在上海地区薪资处于行业中上水平。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2026届应届生的AI Agent开发岗位，你将参与基于大语言模型的智能体应用开发，从方案设计到落地迭代
工作内容包括任务流设计、工具调用集成、系统联调和性能优化
适合对AI Agent有浓厚兴趣、动手能力强、熟悉Python的同学
最低要求
届本科及以上学历，人工智能、计算机科学与技术、软件工程、数据科学、电子信息等相关专业优先
掌握至少一门编程语言（优先Python），具备良好代码能力
了解大语言模型基本原理及常见应用模式
理解Agent、skills、工具调用、沙盒执行、工作流编排等概念
具备基础数据结构、算法、接口调用与调试能力
熟悉Git等协作工具
能基于大模型API、工具调用机制完成简单AI Agent原型开发
具备基础技术文档编写与问题分析能力
具备良好的逻辑分析、动手能力、学习能力和沟通协作能力
工作职责
AI Agent系统开发：参与基于大语言模型的AI Agent应用设计与开发，包括任务流设计、执行逻辑编排与工具调用集成
构建具备理解、规划、执行能力的智能体原型或应用模块
参与Agent skills、工具调用能力、安全沙盒机制及任务执行链路的开发、联调与优化
支持AI Agent在不同场景下的能力扩展、稳定性优化与功能迭代
工具与系统集成：接入业务系统接口、第三方服务接口及各类工具能力，提升AI Agent的任务执行与协同能力
协助实现AI Agent与内部平台、业务流程及自动化系统的联动集成
参与接口联调、异常排查、运行测试及基础性能优化
场景落地与效果优化：结合实际业务问题，参与AI Agent应用场景分析、原型验证和落地推进
持续优化AI Agent的任务拆解能力、执行效果、响应质量、稳定性与可用性
参与测试案例整理、运行问题复盘及应用效果评估
优先资格
有以下任一经历者优先：
AI Agent / LLM应用开发项目经验
skills或工具能力封装经验
自动化工作流、任务执行链路或安全沙盒相关开发经验
大模型与业务系统/API集成项目经验
有可展示的项目作品、代码仓库、Demo或技术输出
英语读写能力良好，能够阅读技术文档
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向：AI Agent是大模型落地的重要场景，积累经验后有很高的市场价值
- 大公司平台：立邦作为大型企业，业务场景丰富，能接触到真实复杂的系统集成问题
- 完整的项目周期：从设计到落地迭代，能全面锻炼工程和产品思维
- 技术迭代快：大模型和Agent相关技术日新月异，需要持续学习保持竞争力
- 系统复杂度高：集成多个系统接口时可能出现各种异常，需要细心和耐心排查
- 适合对AI Agent有强烈兴趣、喜欢动手实现、善于拆解复杂问题的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 应届生竞争压力：AI方向热门，岗位要求高，面试竞争激烈
角色解读
- 技术深耕：从AI Agent开发到系统架构师，深入理解智能体系统设计与优化
- 技术管理：积累经验后向技术经理或团队负责人发展，带领项目交付
- 领域专家：成为AI Agent领域的专家，推动公司在智能化应用上的创新
- 参与AI Agent系统的方案设计和原型开发，将大模型能力转化为可执行的任务流
- 集成各种业务系统和第三方API，让AI Agent能够调用工具完成复杂任务
- 持续优化Agent的任务拆解、执行效率和稳定性，推动从概念验证到实际落地
- 扎实的Python编程能力，熟悉数据结构和算法，能独立完成功能模块
- 理解大语言模型的基本原理和API调用方式，了解Agent、工具调用等工作概念
- 具备工程化思维，熟悉Git等协作工具，能编写清晰的技术文档
申请策略
- 在简历和面试中展示对Agent概念的理解和实际动手成果，Demo比空谈更有说服力
- 了解立邦的数字化转型背景，思考AI Agent如何与其业务结合（如涂料配方、客户服务等）
- 突出AI Agent或LLM相关的项目经验，包括项目目标、你的角色、实现效果
- 如果有工具调用或工作流开发的Demo或代码仓库，务必提供链接
- 强调Python编程能力和工程习惯（Git、文档、测试）
- 如果有实习或竞赛经历，体现动手和问题解决能力
- 如果尚未接触AI Agent，可以自学LangChain、AutoGPT等框架，动手搭建一个小型Agent演示
- 熟悉常用大模型API（如OpenAI、百度文心等）的调用方式和参数调优
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，适用于描述项目经验
- 逻辑清晰：先概述整体思路，再分步骤详细说明
- 体现工程思维：强调测试、异常处理、可扩展性等
- 请解释你对AI Agent的理解，以及它和大模型的关系
- 描述一个你使用大模型API完成的任务，遇到了什么挑战？
- 如何设计一个能够调用外部工具（如搜索引擎、计算器）的Agent？
- 给定一个复杂任务（如“帮我安排一次出差行程”），你会如何拆解和执行？
- 你使用过哪些版本控制工具？描述一次解决合并冲突的经历
职位点评
61
综合评分
前沿AI Agent开发岗，技术成长空间大，但薪资福利不明确，WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术成长、对AI Agent有热情、不特别看重初始薪资的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利45
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
45较低
该职位未明确薪资和福利，作为应届生岗位在上海生活成本较高，但立邦作为大型企业通常提供五险一金等基础保障。
薪资信号未披露（AI估算：12K-18K/月）
成长发展
90较高
AI Agent是前沿技术方向，岗位职责覆盖完整的开发流程，能快速积累核心技能，但JD未明确提及晋升通道或导师制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型(LLM)、AI Agent、Python、API、工具调用、工作流编排、沙盒执行
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及远程办公或弹性工时，默认现场办公，上海通勤成本较高，且未说明加班情况。
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
60中等
AI Agent应用于真实业务场景，能创造实际价值，但立邦传统制造业背景，社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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