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大模型应用开发工程师-Large Model Application Development Engineer(J20151)
立即应聘

大模型应用开发工程师-Large Model Application Development Engineer(J20151)

发布于 大约 9 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Autogen
Go
Llm
Mcp
Restful

AI 估算 · 18k–28k

大模型应用开发技能紧缺，结合合肥市场与芯片行业薪资水平，竞争力较好。

职位详情

关于这个职位

该职位负责大模型应用方案的设计与落地，主导智能Agent与企业系统的集成开发，运用LangChain、AutoGEN等主流框架构建AI应用，推动AI从验证到产品化

你将深入Agent开发、工具调用和提示词工程等核心领域，适合有软件开发经验并对AI应用充满热情的工程师

最低要求

教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，具备3年以上软件开发经验

专业技能与资格：具备Python、Go等开发语言能力，能基于配套技术栈构建RESTful风格服务与插件
能使用MySQL、Redis、MongoDB等关系型与非关系型数据库完成数据库选型、架构设计与性能优化
能使用ClaudeCode、Codex、Cursor等AI编码工具完成全流程项目交付
行业与专业经验：具有企业级Agent实际开发经验，熟练掌握LangChain、AutoGEN等主流大模型开发框架
精通Tool Use、Function Calling、MCP模式开发，具备Agent编排、工具调用及Harness工程实践经验
其他要求：具有业务理解能力，能结合业务需求设计AI应用解决方案
具有问题排查与工程优化能力，能推动团队协作与闭环交付
对大模型及Agent技术保持持续学习热情，关注行业前沿技术与落地实践

工作职责

Agent集成与开发：主导智能Agent与企业知识系统、知识库、数据服务、API接口及工作流平台的对接与集成，实现Agent对企业内外部资源的高效调用

应用方案设计与落地：掌握Harness工程、上下文工程、提示词工程及ReAct推理等大模型核心技术，独立完成大模型应用方案的设计与工程落地，开展知识智能客服、数据查询Agent、网站自动化等场景的开发与迭代
框架与技术实践：运用LangChain、AutoGEN、LangGraph、OpenCLAWS等主流框架，开展Tool Use、Function Calling、MCP模式及Agent编排等核心功能开发，确保技术架构的先进性和可扩展性
AI研发融合：使用ClaudeCode、Codex、Cursor等AI编码工具，将AI能力深度融入研发流程，高效完成技术验证、开发交付与产品落地，推动AI从验证到产品化的完整交付

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 芯片行业+AI交叉领域，前景广阔
  • 接触前沿大模型技术栈（Agent、MCP等）
  • 企业级应用实战机会，项目具有高价值
  • 大模型技术迭代快，需持续学习保持竞争力
  • 需与业务部门协作，理解复杂业务需求
  • 工程落地需兼顾性能、稳定性与成本
  • 适合有软件开发背景、对AI应用开发充满热情、愿意深入Agent和LLM领域的工程师

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 向大模型架构师方向发展，负责整体AI系统设计
  • 深入AI Agent领域成为专家，主导创新应用
  • 横向拓展至AI产品管理，结合业务推动技术落地
  • 主导智能Agent与企业系统的对接集成，调用内外部资源
  • 设计并落地大模型应用方案，如知识智能客服、数据查询Agent
  • 运用LangChain、AutoGEN等框架进行核心功能开发
  • 使用AI编码工具（ClaudeCode、Codex等）加速研发流程
  • 精通Python/Go，具备RESTful服务开发能力
  • 熟悉LangChain、AutoGEN等大模型开发框架
  • 掌握Tool Use、Function Calling、MCP模式及Agent编排
  • 有MySQL、Redis、MongoDB等数据库选型与优化经验

申请策略

  • 准备一个具体的AI应用项目案例，展示技术选型、实现细节和效果
  • 关注长鑫存储的业务背景，思考AI在半导体行业的应用场景
  • 突出Agent开发项目经验，包括框架（LangChain等）和工具调用
  • 强调AI编码工具使用经历（如ClaudeCode、Cursor）
  • 展示大模型应用从设计到落地的完整案例
  • 列出涉及数据库、RESTful服务的后端开发经验
  • 深入学习LangChain、AutoGEN源码，理解Agent机制
  • 补充企业级系统集成经验，如知识库、API对接

面试指南

  • 结构化回答：先明确问题定义，再分步骤阐述技术方案，最后总结优势与局限
  • 结合项目经验：用实际案例说明思路，展现工程落地能力
  • 如何设计一个企业知识库Agent？请描述架构和关键技术
  • LangChain中Agent的执行流程是什么？如何处理工具调用？
  • 大模型幻觉问题如何缓解？给出具体工程方法
  • Tool Use和Function Calling有何区别？实际开发中如何选择？
  • MCP模式是什么？在Agent开发中的作用？
  • 复习大模型基础、LangChain和AutoGEN文档及示例代码

职位点评

68
综合评分

前沿大模型应用开发岗，技术栈新，但工作地点在合肥，弹性办公不明确。

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
适合追求技术成长、拥抱前沿AI技术的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展88
工作生活45
使命价值70

薪资福利

65中等

薪资面议，未明确披露，但公司规模大、行业前景好，实际待遇可能处于市场中等偏上水平。

薪资信号未披露（AI估算：18K-28K/月）

成长发展

88较高

职位技术栈前沿，涉及大模型、Agent等新兴技术，能显著提升个人技能，但晋升路径未在JD中明确提及。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Go、LangChain、AutoGEN、LLM、Agent、MCP
业务类型ambiguous

工作生活

45较低

仅现场办公，未提及弹性工作或WLB福利，所在城市合肥生活节奏适中，但加班情况不明。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

70中等

半导体行业处于高速增长期，技术应用具有创新性，但职位对社会直接影响力不明显。

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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