联想
AI Engineer
AI Engineer
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agent架构
Langgraph
Prompt Engineering
Rag
向量数据库
大语言模型
敏捷开发
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI Agent平台架构岗，技术成长性强、使命价值高，薪酬有竞争力，但WLB信息不明。
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
40K
比人工智能中位数低
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 370 个在招 · 其中人工智能 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
作为联想企业级AI Agent平台Vetra的核心研发骨干，你将深度主导该平台的架构迭代与核心模块开发
该平台基于AI-Native理念，旨在赋能软件研发全生命周期（SDLC），实现从需求、开发到测试、运维的全链路智能化革新，是下一代智能研发工程体系的底座
最低要求
编程语言：具备极其扎实的Python编程功底，熟悉异步编程、类型注解及工程化规范
AI 框架与 Agent 架构：拥有丰富的LangGraph实战经验，深刻理解基于图（Graph）的 Agent 状态机设计、条件边（Conditional Edges）、节点（Nodes）编排以及复杂工作流（Workflow）的容错与回溯机制
深入理解 Agent Harness 的核心设计，熟练掌握文件系统（FileSystem）、安全沙箱（Sandbox）、技能扩展（Skills）以及长短记忆（Memory）等模块的实现，能够构建安全、可控、高可用的 Agent 运行环境
大模型应用与检索增强：熟悉主流大语言模型（LLM）的 API 调用与特性，精通 Prompt Engineering，具备处理长上下文（Long Context）和复杂逻辑推理的经验
精通 RAG（检索增强生成）技术架构，深入理解混合检索策略，具备将 BM25 等关键词检索算法与向量检索结合的实践经验，能有效提升 Agent 在复杂企业场景下的知识准确性与上下文相关性
研发全生命周期理解：熟悉标准的软件研发流程（敏捷/瀑布），有实际参与大型软件项目架构设计、CICD 搭建或测试体系建设的经验者优先
软技能：具备极强的逻辑思维能力和复杂问题拆解能力
工作态度严谨，认真负责，具备优秀的跨团队沟通与协作能力
工作职责
智能化需求工程与项目治理：基于大模型深度理解与智能推理能力，搭建研发需求智能化解析体系，实现原始业务需求的自动拆解、智能研判，依托AI算法自动化、标准化生成产品需求文档，提升需求落地的精准度与效率
研发流程全链路智能化自动化：深度对接企业项目治理工具，构建AI驱动的研发任务智能拆解引擎，依托Agent自主决策能力，实现研发任务拆解、分发、跟进的全流程无人化、智能化闭环，打通研发流程自动化壁垒
AI赋能系统架构与技术方案革新：依托AI辅助架构设计体系，协同资深技术专家完成企业级研发平台的整体架构规划与方案迭代，基于大模型推理、场景知识库匹配能力，智能生成标准化、可落地的技术实施方案，赋能架构设计高效化、标准化、规范化
工程化质量智能管控与效能提效：持续交付体系，搭建研发质量AI赋能体系，实现测试场景智能挖掘、自动化测试用例生成，同时构建AI驱动的代码审查（Code Review）能力，精准识别代码漏洞与隐患，全方位提升企业研发工程的交付质量、稳定性与迭代效率
优先资格
熟悉LangChain全生态组件与落地实践，具备复杂Agent应用快速搭建与迭代经验
拥有企业级AI Agent产品、研发智能化效率平台完整落地项目经验，有成熟上线成果优先
熟悉向量数据库（如 Milvus, PGVector 等）的底层原理与性能调优（如 索引优化、向量化等）
熟悉 DevOps 工具链（Jira, CICD, Confluence, Docker, K8s）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术深度与前沿性：直接参与定义和开发“AI-Native”下一代研发工具，技术栈非常前沿，能积累宝贵的AI工程化实战经验
- 业务场景价值高：项目直指企业软件研发效率这一核心痛点，落地成果的业务价值和行业影响力大
- 平台与资源好：背靠大型科技公司，能接触到真实、复杂的规模化研发场景和顶尖的技术团队
- 要求综合能力：需要同时具备深厚的AI知识、扎实的工程化能力以及对研发流程的深刻理解，对复合型能力要求很高
- 适合有扎实AI算法与工程基础，追求技术深度，并希望将前沿AI技术应用于解决复杂企业级实际问题的资深工程师或架构师
缺点 / 挑战
- 技术实现难度高：将Agent从理论、Demo推向稳定、安全、可控的企业级平台，工程挑战极大，需要解决诸多非学术性的难题
- 成果可验证但过程复杂：虽然目标清晰，但实现过程中需要跨团队协作，并平衡创新与稳定性，过程可能充满挑战
角色解读
- 技术专家路径：在AI Agent架构与AI-Native工程领域持续深耕，成为该细分领域的顶尖专家或首席架构师
- 技术管理路径：带领更小的团队，负责Agent平台特定模块或方向的规划与落地，逐步向技术经理或团队负责人发展
- 产品化路径：凭借对AI赋能研发场景的深刻理解，转向AI产品经理或解决方案架构师，主导AI产品的商业化落地
- 负责设计和构建企业级AI Agent平台（Vetra）的核心架构，并主导其核心模块的研发
- 将AI能力深度集成到软件研发全生命周期（SDLC）中，用以智能化改造需求分析、任务管理、架构设计、质量保障等传统环节
- 专注于解决AI Agent在复杂、规模化的企业研发场景中落地的技术难题，如工作流可靠性、系统安全性与知识准确性
- 扎实的Python工程能力，熟悉异步编程和工程化规范，能开发可靠、可维护的后端系统
- 精通AI Agent核心框架，特别是LangGraph，深刻理解其图状态机、工作流编排与容错机制
- 深入掌握RAG技术，能设计并优化混合检索策略，以提升AI在企业知识场景下的表现
- 对软件研发流程（敏捷/瀑布）有深刻理解，能将AI工具与实际研发实践紧密结合
申请策略
- 在简历或面试中，清晰阐述你对“AI-Native软件工程”或“AI赋能研发”的理解，这有助于与岗位核心理念共鸣
- 准备一个能够体现你处理“复杂系统”与“AI落地”交叉挑战的案例，重点讲述你如何定义问题、设计方案并解决技术难点
- 突出使用LangGraph、LangChain等框架构建复杂Agent系统的项目经验，最好能体现工作流设计、容错处理等细节
- 详细描述参与过的RAG项目，特别是涉及混合检索、向量数据库调优、提升检索准确性的实战案例
- 展示与“研发效能”、“DevOps”、“CI/CD”、“项目管理工具”等相关的项目或认知，证明你理解研发全生命周期
- 强调解决过复杂系统架构设计问题，或主导过从0到1的技术平台搭建经历
- 深入研究LangGraph及Agent Harness的设计原理，可以尝试复现或分析其核心模块（如Memory、Sandbox）的实现
- 系统梳理RAG的前沿技术，如多模态RAG、GraphRAG，以及混合检索的工程化最佳实践
面试指南
- 回答系统设计类问题时，采用“场景-目标-挑战-方案-效果”的结构，突出你的架构思维和解决复杂问题的能力
- 回答技术细节问题时，不仅要说明“怎么做”，更要解释“为什么这么做”（权衡取舍），并提及可能的优化方向
- 回答开放性问题时，从技术可行性、工程可靠性、业务价值等多个维度展开，展现全面的思考深度
- 请描述一个你使用LangGraph或类似框架构建的复杂Agent系统，你是如何设计状态机和处理工作流中的异常情况的？
- 在企业级RAG系统中，如何平衡关键词检索（如BM25）和向量检索的效果？你遇到过哪些挑战，是如何解决的？
- 如果让你为软件研发流程中的‘代码审查’环节设计一个AI Agent，你会考虑哪些关键模块和流程？如何保证其输出的安全性和可靠性？
- 你认为将AI Agent用于企业级研发最大的难点是什么？你将如何评估一个AI Agent在真实研发场景中的效果？
- 重新梳理你的核心项目经验，准备一个最能体现你架构设计和AI工程化能力的深度案例，并用STAR原则组织语言
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
85较高
职位明确提供“极具市场竞争力的薪资待遇”和“全方位的福利保障体系”，作为已上市跨国巨头的岗位，其薪酬福利的竞争力和稳定性通常较好。
薪资信号偏高 (30K-50K/月)
福利待遇极具市场竞争力的薪资待遇、全方位的福利保障体系
成长发展
90较高
该职位聚焦于AI-Native、Agent等前沿技术方向，并提供“清晰的职级晋升与技术成长通道”，技术成长和专业发展机会非常明确且吸引力强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangGraph、Agent、RAG、大语言模型、向量数据库、Prompt Engineering
成长机会清晰的职级晋升与技术成长通道、快速实现技术能力与行业视野的双重跃升
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确说明工作模式、弹性办公或WLB相关信息。作为核心研发岗位，预期会投入较多精力以攻克技术难题，工作与生活的平衡程度无法从JD中判断。
工作模式未明确
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
85较高
职位旨在“重塑企业软件研发模式”，打造“下一代智能化研发工程体系”，具有明确的行业革新使命和技术影响力，属于积极采用新技术的前沿领域。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号站在行业前沿重塑企业软件研发模式、掌握未来十年智能化研发的核心技术壁垒
创新程度积极采用新技术
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