海康威视
软件产品-高级应用软件开发-大模型-杭州
软件产品-高级应用软件开发-大模型-杭州
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Agentscope
CI/CD
Gitlab Ci
Langgraph
Prompt Engineering
Rag
向量数据库
大模型微调
AI 估算 · 30k–50k
大模型热门赛道，海康威视上市大厂，高级岗位需求旺盛，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大模型智能体应用的全链路设计与开发，包括意图识别、知识检索、工具调用等核心环节，需要快速构建原型并持续优化
你将参与前沿技术栈的算法工程化和评测体系建设，同时保障服务稳定性与安全性
适合有大模型应用开发经验、追求技术深度的工程师
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，3年以上AI工程或后端开发经验，至少1年基于LLM的应用开发经历（有上线真实用户项目）
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
全链路智能体架构设计与搭建：进行智能体技术选型和端到端链路构建，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
搭建算法工程化和评测体系：针对业务细节深化技术框架，包括提示词工程、上下文工程、Harness构建、CICD搭建数据飞轮以及场景微调适配等
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
- 技术前沿：直接接触大模型应用开发，涉及RAG、Agent框架等最新技术栈，积累宝贵经验
- 平台优势：海康威视为行业巨头，提供稳定的工作环境和完善的福利体系，项目真实落地
- 成长空间：从原型到部署全链路参与，能快速提升系统设计和工程化能力
- 薪资竞争力：大模型方向人才稀缺，薪资水平高于传统软件开发岗位
- 技术复杂度高：需要同时掌握AI算法、后端工程、系统稳定性等多个领域知识，学习曲线陡峭
- 工作节奏快：要求1-2周快速交付原型，并基于实验持续迭代，对自驱力和抗压能力要求高
- 运维责任重：强调“睡觉也安稳”的运维意识，需要主动建立监控和问题响应机制，责任心要求高
- 适合对AI Agent和大模型应用开发有强烈兴趣、具备较强自驱力和工程能力、愿意在高技术复杂度环境中快速成长的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术纵深发展：成为大模型应用架构专家，主导复杂智能体系统的设计与优化
- 横向扩展：积累算法工程化、评测体系、系统稳定性等多领域经验，转向技术经理或架构师
- 行业前景：大模型与AI Agent是当前最热门的赛道，经验积累后可跳槽至顶尖互联网公司或创业
- 负责智能体全链路架构设计，包括意图识别、知识检索、多步规划等功能模块的集成
- 快速构建原型并迭代优化，基于业务评测指标和A/B测试持续提升效果
- 搭建算法工程化体系，包括提示词工程、上下文工程、CI/CD流水线及数据飞轮
- 保障服务稳定性，设计熔断、限流、降级策略，并构建全链路监控与告警系统
- 精通Python，熟悉FastAPI或Django等后端框架，有扎实的工程开发能力
- 熟练掌握至少一种Agent开发框架（如LangGraph、AgentScope），深度理解Prompt Engineering、RAG和Function Call
- 具备Docker/K8s容器化部署经验，熟悉CI/CD工具和向量数据库
- 拥有大模型微调实践经验和良好的问题排查与自驱能力
申请策略
- 海康威视注重工程质量和稳定性，面试中可多强调系统设计和运维经验
- 提前了解海康在智能体领域的业务方向（如安防、物联网），结合场景思考技术方案
- 突出大模型或智能体相关项目的实际落地经验，尤其是从0到1构建并上线服务的经历
- 详细描述在Prompt Engineering、RAG、Function Call等方面的具体工作和成果
- 强调Python后端开发能力和Docker/K8s、CI/CD等工程化技能，最好有量化数据
- 展示自驱力和问题解决能力，例如主动排查源码、优化系统稳定性的案例
- 如果缺乏Agent框架经验，建议学习LangGraph或AgentScope官方文档并完成一个Demo项目
- 加强对大模型微调（如LoRA、RLHF）的理解，并动手实践一个场景
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验，突出个人贡献
- 对于技术设计类问题，先阐述基本原理，再结合项目实际给出具体方案和权衡
- 遇到开放性问题，先确定问题边界，然后分步骤提出解决思路，展示逻辑性
- 请描述一个你参与过的LLM应用项目，包括整体架构、选型原因和你遇到的挑战
- 如何设计一个多步规划Agent？请说明意图识别、工具调用和结果生成的流程
- 在Prompt Engineering中，你如何优化长上下文和减少幻觉？举一个具体例子
- 如何保证智能体服务的高可用？请谈谈熔断、限流、降级策略的设计
- 你对RAG有什么理解？在知识检索和生成之间如何平衡相关性和多样性？
职位点评
77
综合评分
大厂大模型高级岗，前沿技术栈，成长空间巨大，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
最适合以技能成长和技术前沿性为首要动机的求职者，对薪资和平台也有较高要求，但需接受可能的加班文化。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活45
使命价值70
薪资福利
85较高
海康威视作为上市大厂，薪资福利在行业中处于较高水平，尤其大模型方向人才紧缺，薪资有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
95较高
职位涉及最前沿的大模型与智能体技术，能够深度参与全链路设计，技术成长空间极大，且明确要求自驱力和实验迭代，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、FastAPI、Django、LangGraph、AgentScope、Prompt Engineering、RAG、大模型微调、Docker、K8s、CI/CD、向量数据库
业务类型profit_center
工作生活
45较低
杭州滨江科技园办公，仅现场办公，未提及弹性工作或远程，且职位强调运维意识和结果兜底，可能工作强度较大，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
70中等
大模型技术处于高速增长赛道，海康威视的智能体应用在安防、物联网等领域有实际社会价值，但JD未强调使命驱动，意义感中等偏上。
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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