海康威视
软件产品-应用软件开发-大模型应用开发-杭州
软件产品-应用软件开发-大模型应用开发-杭州
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
CI/CD
Langgraph
Llm
Prompt Engineering
Rag
AI 估算 · 25k–40k
岗位涉及前沿大模型应用，市场需求大，薪资竞争力较强。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责全链路智能体应用的搭建与优化，涉及大模型（LLM）的意图识别、知识检索、工具调用等核心技术
需要快速构建原型并基于A/B测试持续改进，同时保障服务的稳定性与安全性
适合对LLM应用开发有浓厚兴趣、自驱力强的工程师
最低要求
计算机科学、软件工程、人工智能等专业硕士及以上学历，具备基于LLM的应用开发经历者优先
精通Python，熟悉FastAPI/Django
熟练掌握一种Agent开发框架，如LangGraph、AgentScope等
深度掌握Prompt Engineering、上下文工程、RAG高级策略、Function Call设计，了解Harness工程
有大模型微调实践经验
熟悉Docker/K8s，CI/CD工具（GitLab CI），至少一种向量数据库，了解消息队列
具备良好的闭环自驱力，遇阻时主动查源码、改环境，不等不靠
见业务异常主动找上下游协作，从源头消除问题
具备结果兜底的责任感，对智能体交付有“睡觉也安稳”的运维意识，主动建立监控，而非被动响应故障
工作职责
全链路智能体应用搭建：进行端到端链路构建，包括但不限于意图识别→知识检索→多步规划→工具调用→结果生成→安全校验→前端渲染
快速构建原型及持续优化：1-2周完成“毛坯版”智能体，在真实数据回放中验证可行性，基于业务评测指标驱动改进
建立“假说-实验-验证”循环：针对具体问题快速实验不同策略，用A/B测试评估效果
保证服务稳定性与安全保障：设计熔断、限流、降级策略
实施内容安全过滤与敏感信息脱敏
构建全链路可观测体系与告警
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈，接触LLM、Agent等最新AI技术，个人技能提升快
- 海康威视作为行业巨头，平台稳定，资源丰富，项目影响力大
- 工作内容涵盖全链路，从原型到运维，综合能力锻炼充分
- 技术复杂度高，需要快速学习和适应新框架
- 大模型领域竞争激烈，对自驱力和问题解决能力要求高
- 工作强度可能较大，需要具备“睡觉也安稳”的运维责任感
缺点 / 挑战
- 适合对LLM应用开发有热情、自驱力强、乐于挑战复杂系统并追求技术深度发展的工程师
角色解读
- 可向大模型架构师或AI应用专家方向发展，成为LLM领域的资深工程师
- 有机会晋升为技术负责人，带领团队进行智能体系统的设计与落地
- 向AI产品经理或技术总监转型，结合业务理解推动AI产品化
- 构建全链路智能体应用，包括意图识别、知识检索、多步规划、工具调用等核心环节
- 快速开发原型并基于A/B测试和业务指标进行持续优化
- 设计熔断、限流、降级等策略保障服务稳定性，并实施安全过滤与监控
- 精通Python，熟练使用FastAPI/Django等Web框架
- 掌握LangGraph、AgentScope等Agent开发框架，深度理解Prompt Engineering和RAG策略
- 熟悉Docker/K8s容器化部署和CI/CD流程，了解向量数据库
- 具备闭环自驱力和强烈的责任感，能够主动排查问题和协同解决问题
申请策略
- 提前了解海康威视在AI领域的业务方向，尤其是安防与AI结合的场景
- 准备一个完整的智能体项目介绍，从问题定义到落地效果，展示技术深度和闭环能力
- 突出LLM相关项目经验，尤其是智能体或RAG应用的完整开发经历
- 强调Python及FastAPI/Django的熟练度，以及Docker/K8s的实战经验
- 展示使用LangGraph等Agent框架的案例和优化成果
- 体现自驱力和责任感，例如主动解决问题、建立监控体系的经历
- 深入学习LangGraph或AgentScope框架，掌握高级RAG策略
- 补充Docker/K8s和CI/CD的实践，熟悉GitLab CI
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结合具体项目案例
- 从问题定义、方案设计、实验验证到部署运维的完整链条回答
- 突出技术选型理由和权衡，例如为什么选择某个框架或策略
- 请描述你如何构建一个基于LLM的智能体应用，包括架构设计和关键技术点
- 如何确保智能体输出内容的安全性与准确性？有哪些策略？
- 在优化RAG性能时，你通常会采用哪些方法？
- 如何设计A/B测试来评估智能体策略的效果？
- 当系统出现不稳定时，你的排查思路和应对措施是什么？
职位点评
73
综合评分
海康威视大模型应用开发岗，技术前沿，职业发展好，但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合追求技术深度和快速成长的求职者，尤其是对LLM充满热情、愿意投入精力学习前沿技术的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位为上市大公司，薪资福利体系完善，但具体金额未披露，保守估计处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
该职位聚焦前沿大模型应用技术，技能成长空间极大，是技术深度发展的绝佳机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、LangGraph、RAG、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，地点在杭州，工作强度未明确但属于研发岗，可能存在一定压力，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
80较高
AI行业为高速增长赛道，岗位创新性强，能参与前沿技术应用，具有较好社会价值。
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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