AI应用开发工程师【agent应用与平台方向】（27届有转正机会）

优缺点分析

角色解读

• 初级路径：从独立模块的开发，逐步成长为能够负责Agent平台或核心系统整体架构的设计者
• 深度路径：在Agent某个细分领域（如RAG、多智能体协同）成为技术专家，推动技术攻坚与创新
• 业务路径：凭借对业务和技术的双重理解，转向AI产品经理或技术负责人，主导AI驱动业务的发展方向
• 研究和探索AI Agent的前沿技术，如工具调用、记忆管理和任务规划等核心组件
• 结合公司智能剪辑等具体业务，将Agent技术需求转化为可落地的技术架构和方案
• 动手开发Agent的功能模块，比如知识库、RAG检索链、工作流引擎等，并负责其上线后的效果优化和问题分析
• 紧跟LLM和Agent领域的最新进展，推动新技术在实际产品中的应用
• 精通Python编程，具备扎实的代码和系统设计能力，这是完成所有开发任务的基础
• 深入理解LLM、AIGC和Agent的技术原理，并熟练使用LangGraph、Google ADK等主流开发框架
• 具备优秀的沟通和协作能力，能够与产品、设计、后端等多团队顺畅配合，共同推动项目落地
• 对AI辅助开发工具有较强使用意愿，并能将其有效融入开发流程，提升效率和代码质量

申请策略

• 在申请材料或面试中，表达你对“AI赋能创意工具（如智能剪辑）”的独特理解和热情，展示业务洞察力
• 准备一个能体现你解决复杂技术问题能力的案例，即使规模不大，但要逻辑清晰、有深度思考
• 关注万兴科技的产品（如万兴喵影）和其在AI领域的动态，在面试中展现你做过功课
• 重点突出与LLM、Agent、RAG、NLP相关的个人项目或课程设计经历，特别是有代码实现和效果展示的部分
• 强调Python编程能力，可以列举使用过的深度学习框架、AI工具链（如LangChain）等
• 展示参与过的完整项目，说明你在其中承担的角色、解决的技术难点和最终成果
• 如有使用AI工具辅助编程、提升开发效率的实践经验，可专门列出，体现与岗位要求的契合
• 深入学习LangGraph、Google ADK等Agent开发框架，通过实践Demo理解其设计哲学和核心组件

面试指南

• 对于概念题（如Agent vs Chatbot），采用“定义-核心组件-工作方式对比-实际例子”的结构，清晰阐述
• 对于架构设计题，采用“需求理解-模块拆解-技术选型-流程描述-关键点考虑”的框架，展现系统思维
• 对于经历类问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点描述你面临的技术挑战和解决思路
• 请解释一下什么是AI Agent，以及它和传统的对话机器人（Chatbot）有什么核心区别？
• 你了解RAG（检索增强生成）吗？能否描述一个RAG系统的基本工作流程？
• 如果给你一个需求：用Agent自动为一段长视频生成多个短视频的推荐标题，你会如何设计这个Agent的架构？
• 你在过往项目或学习中，是如何使用Python处理和分析数据的？
• 你如何看待AI工具（如GitHub Copilot）对软件开发流程的影响？你有哪些使用经验？