高德地图
高德-AI Agent Tech Lead-Agent
高德-AI Agent Tech Lead-Agent
发布于 大约 13 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
技术战略
技术管理
质量体系
Llm
Rag
分布式系统
团队领导
平台建设
成本优化
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI Agent技术领导岗，技术成长与影响力天花板高，平台资源丰富，但对综合能力和投入度要求极高。
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。
薪资怎么样
83K
比技术管理中位数高
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 210 个在招 · 其中技术管理 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 技术管理 · 53 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是高德地图AI Agent团队的技术负责人，负责定义整体技术战略、搭建和优化Agent平台、保障线上质量与效率，并带领大型技术团队在AI Agent领域实现产品交付
这是一个融合了深度技术、产品理解和组织管理的关键技术领导岗位
最低要求
年以上研发经验，带过 50 人以上工程团队，具备多级管理经验
有完整的 LLM / Agent 产品从原型到生产、并对线上质量长期负责的经历
不是只做过平台，也不是只做过模型
具备大规模分布式系统或平台建设背景，理解成本结构，能够基于真实账单和资源数据做决策
工作职责
技术战略与路线决策 (Technical Strategy & Roadmap)
定义 Agentic AI 业务的整体技术演进路线，对技术选型的前瞻性与落地性同时负责
主导核心技术路线的战略级取舍，避免因归因错误导致的规模化资源浪费
与业务及产品负责人共同定义技术目标与节奏，确保投入与业务北极星指标强对齐
Agent 质量体系与评测飞轮 (Quality System & Eval Flywheel)
对线上 Agent 的端到端质量直接负责
建立系统级的 Agent 标准，让"好不好"成为可度量、可归因、可迭代的工程问题
构建从数据清洗、Bad Case 挖掘、评测执行到修复上线的自动化闭环飞轮，持续压缩问题发现到修复的周期
解决离线评测与线上体验的错位问题，建立离线 Eval、在线指标与人工抽检三者互相校准的质量体系
平台化与基础设施 (Platform & AgentOps)
统筹 Agent Infra & Platform 建设，包括 Agent 框架、Eval 平台、Sandbox、可观测性 (Observability) 以及统一的工具调用 (Tool-use) 能力
主导 Context Engine 的架构演进：RAG、Memory、上下文组织与数据供给，确保 Agent 在真实业务数据上的准确性与新鲜度
对平台建设保持克制与判断力，清楚区分"应该沉淀为平台的共性能力"与"应该留在业务侧快速迭代的能力"，以平台采用率而非平台数量作为衡量标准
工程效率与成本经营 (Engineering Efficiency & FinOps)
对单位任务成本、推理效率与资源利用率负责，将成本能力建设为业务的结构性优势而非事后补救
主导 Agent Ops、FinOps 与资源调度体系建设，把成本账算到可归因的粒度，支撑技术决策与商业化定价
持续投入研发效率工具与工程基建，让团队的产出效率随规模增长而不是被规模稀释
应用交付与端到端体验 (Applied AI & Delivery)
统筹 Applied AI 与产品功能的交付，对从模型能力到用户手中体验的完整链路负责
在不确定性极高的底层模型之上，交付具备生产力级别稳定性的用户体验：定义 Agent 的自主权边界、错误恢复机制与人机协作范式的工程实现
建立跨方向的联合作战机制，避免 Infra、Applied AI、Context 各自为战，确保同一个质量问题有统一的归因和裁决路径
组织建设与人才培养 (Org Building & Leadership)
带领团队下多个技术方向，搭建下一层组织人才，定义技术标准与人才梯队
打造兼具工程师文化与良好 AI 技术直觉的复合型团队，让工程与算法能够在同一套语言体系下决策
在高速迭代、充满不确定性的 AI 浪潮中保持团队的战略定力，建立容错、鼓励验证、以结果为准的技术文化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 位于AI Agent技术的最前沿，负责定义和实现下一代智能交互范式，技术成长空间巨大
- 依托高德地图和阿里集团的海量数据与业务场景，技术方案易于验证和产生实际价值
- 岗位级别高、权责重，能深度参与并影响大型复杂AI产品的技术演进方向
- 需要同时管理技术选型、质量、成本和团队，在资源限制和快速迭代中寻求平衡，决策难度高
- 适合拥有深厚技术背景、具备丰富大型团队管理经验、热衷于在AI前沿领域解决复杂系统问题并追求技术影响力的资深技术领袖
缺点 / 挑战
- 技术复杂度极高，需要在底层模型不确定性之上交付稳定可靠的生产力级体验，对工程能力是巨大挑战
- 角色兼具战略、架构、管理和交付多重职责，工作压力和复杂性大，需要极强的综合能力
角色解读
- 在AI Agent这一前沿领域成为顶尖的技术专家和领导者，积累定义行业标准的机会
- 负责的业务（高德地图）具有巨大的用户基数和数据量，技术成果易于产生广泛影响力
- 未来的职业发展可能走向更高阶的技术管理岗位，如事业部CTO或公司核心决策层
- 作为AI Agent技术总负责人，制定整体技术战略、技术路线和平台架构，确保技术方向与业务目标一致
- 全权负责Agent产品的线上质量、性能、成本和用户体验，建立从评测到优化的自动化体系
- 领导和管理超过50人的大型跨职能技术团队，培养人才梯队，营造高效创新的技术文化
- 深厚的大语言模型（LLM）和智能体（Agent）技术背景，有从0到1再到大规模落地的完整产品经验
- 出色的架构设计能力，精通大规模分布式系统、平台工程和AI Infra（如RAG、上下文管理）
- 卓越的技术领导力和组织管理能力，能带领大型团队在复杂和不确定的环境中达成目标
申请策略
- 在面试前，尝试分析高德地图现有业务中哪些场景最适合引入AI Agent，并构思初步的技术方案和质量评估思路
- 准备阐述你对‘技术战略取舍’和‘平台建设克制力’的具体思考，这将是考察你战略眼光的重点
- 重点突出领导50人以上技术团队完成复杂AI产品（尤其是LLM/Agent相关）从研发到上线并长期运营的经历
- 详细描述在平台化建设、质量体系构建、成本控制等方面的具体贡献和量化成果（如资源利用率提升、质量指标改善）
- 展示对AI Agent技术栈的深刻理解，如RAG、Memory、工具调用、评测体系等，并阐述自己的技术观点
- 深入研究当前LLM/Agent技术的最新进展和工程实践，尤其是多Agent协同、上下文工程、高效推理等方向
- 强化对云原生架构、FinOps（云成本优化）、可观测性等平台工程领域的理解，这些都是JD中的关键词
面试指南
- 对于战略类问题，采用“目标-现状分析-路径规划-风险评估”的框架，体现从全局出发的思考能力
- 对于技术深度问题，结合具体案例，阐述“问题定义-技术方案选型-实现与验证-效果度量-迭代优化”的完整逻辑链
- 对于管理和文化类问题，使用STAR原则（情境、任务、行动、结果），着重体现你的领导力、协调能力和取得的实际团队成果
- 如果负责高德地图的AI Agent业务，你会如何定义第一年的技术战略和核心里程碑？
- 请描述你将如何构建一个Agent的端到端质量评估和优化闭环？线上和离线评测如何校准？
- 如何权衡Agent平台的通用性与业务团队快速迭代的需求？请举例说明
- 当模型效果不稳定时，你如何通过工程手段保障最终用户体验的稳定性？
- 你过往管理一个大型技术团队时，遇到最大的组织或技术挑战是什么？如何解决的？
职位点评
薪资福利82
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
82较高
该职位对补偿性动机满足程度较高，具备市场竞争力的薪酬预期和稳定的上市平台背景。
薪资信号偏高 (65K-100K/月)
成长发展
95较高
该职位在发展性动机上表现卓越，处于AI Agent技术前沿，提供顶级的平台、复杂挑战和清晰的成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、AgentOps、FinOps、Observability、Tool-use
业务类型profit_center
工作生活
50较低
该职位对生活化动机满足程度有限，未提及灵活办公模式，且作为高级技术管理岗，预期工作强度和压力较大。
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
该职位对意义感动机满足较好，参与塑造未来AI交互方式，具有明确的技术使命和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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