网商银行-Agent开发工程师-杭州

优缺点分析

角色解读

• 从Agent开发工程师起步，可向AI技术专家方向深耕，成为对话系统或AI应用架构的权威
• 有机会转向技术管理岗，带领团队打造Agent平台，或横向拓展到更多AI业务场景
• 在蚂蚁这样的大平台，可接触前沿技术（MCP、Memory等），积累多行业AI落地经验，获得广阔职业前景
• 负责对话Agent的研发与迭代，包括多轮对话管理、RAG检索增强、意图识别等功能建设，为多场景用户提供智能交互体验
• 进行Agent核心能力的工程化落地，评估和调优模型效果，通过Case分析持续收敛对话质量
• 将AI Coding工具（如Cursor、Claude Code）应用于日常开发，高效产出生产级代码，并沉淀Agent相关组件和方法论
• 熟练掌握至少一门主流语言（Java/Python/TypeScript/Rust），具备扎实的工程能力
• 深入理解Agent框架及LLM能力边界，熟悉RAG、多轮对话、Prompt工程等AI应用技术
• 具备出色的AI Coding实践能力，是Cursor、Claude Code等工具的重度用户，并有完整的Vibe Coding项目经验
• 具有良好的产品思维，能够通过评估与迭代方法论持续优化AI对话效果

申请策略

• 在简历中明确写出自己对Agent前沿方向的关注和洞察，体现技术嗅觉
• 了解蚂蚁集团网商银行的业务，思考对话Agent在金融场景的潜在应用，面试时展现业务理解
• 突出AI Coding实践经历，如使用Cursor、Claude Code开发的具体项目，以及Prompt工程成果
• 强调Agent或对话系统相关项目，包括使用过的框架、解决的工程问题（如幻觉、Prompt注入）
• 展示全栈或完整项目经验，尤其是独立完成的AI工具或应用，体现动手能力
• 列出GitHub、技术博客等链接，证明技术影响力和社区贡献
• 如果对Agent框架不熟悉，可学习LangChain、AutoGen等主流框架，并实践构建简单Agent
• 提升AI编码效率，熟悉Cursor、Claude Code等工具的高级用法

面试指南

• 对于项目类问题，使用STAR法则：背景-任务-行动-结果，重点突出你的具体贡献和量化成果
• 对于技术设计类问题，先明确需求，再给出架构方案，对比不同方案的优劣，并说明你如何权衡
• 对于前沿技术问题，展示你的学习路径和思考深度，结合实际场景说明应用可能
• 请介绍一个你使用AI Coding工具（如Cursor）的项目，你是如何用它改进开发效率的？
• 如何设计一个多轮对话系统？请谈谈你如何管理对话状态和上下文
• 你在RAG项目中如何处理检索质量差的问题？如何评估和优化？
• 谈谈你对LLM幻觉问题的理解，以及你在工程上如何缓解？
• 你如何学习和跟踪Agent、MCP等前沿技术？最近关注哪些新动态？