吉利汽车
AI应用开发岗
AI应用开发岗
发布于 3 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
Ai Agent
向量数据库
大语言模型
系统设计
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
AI前沿技术岗，薪资偏高，技术成长好，但工作模式未明。
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
3.3万
比人工智能中位数高
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 2690 个在招 · 其中人工智能 33 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位负责AI Agent系统的架构设计、开发与优化，包括任务规划、LLM接入、工作流构建等，与产品、算法团队协作推动业务落地
要求硕士学历，熟悉大模型应用开发和相关框架
最低要求
硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业
熟悉RAG、Agent、Prompt、Tool Calling、上下文管理等大模型应用开发能力
熟悉LangChain、LlamaIndex、Dify、FastAPI、Milvus、Qdrant、Elasticsearch等相关框架或工具
熟悉Python / Java / Go / Node.js中至少一种开发语言，具备良好的工程开发能力
具备较强的系统设计、问题分析、业务理解和工程落地能力
工作职责
负责AI Agent系统的架构设计、开发与优化，建设任务规划、记忆、工具调用、多Agent协作等核心能力
设计并实现Agent核心框架，包括任务分解、状态管理、执行调度、结果校验和异常处理
负责LLM接入与调用治理，包括模型路由、多模型接入、Token计算、成本控制和异常降级
构建Agent工作流和评估优化机制，提升任务完成率、稳定性和用户体验
与产品、算法及业务团队协作，推动AI Agent在实际业务场景中落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及AI Agent和大语言模型等新兴领域
- 在大型汽车企业平台，有业务落地场景和资源支持
- 薪资和稳定性可能较好，适合技术积累
- AI技术快速迭代，需要持续学习和跟进
- 在大企业中，跨团队协作和流程可能较繁琐
- 适合对AI应用开发有热情、具备扎实工程背景、希望在大规模业务中实践技术的求职者
缺点 / 挑战
- 可能面临复杂系统设计和性能优化挑战
角色解读
- 从开发工程师成长到高级工程师或架构师，专注于AI系统设计
- 向技术管理方向发展，负责AI团队或项目
- 深入AI领域，成为专家或转向产品/算法相关岗位
- 负责AI Agent系统的架构设计与开发，构建任务规划、记忆、工具调用等核心能力
- 实现Agent核心框架，包括任务分解、状态管理和执行调度
- 处理LLM接入与调用治理，确保模型路由、成本控制和异常降级
- 与产品、算法团队协作，推动AI Agent在业务场景落地
- 熟悉大模型应用开发，如RAG、Agent、Prompt Engineering
- 掌握LangChain、FastAPI、向量数据库等框架和工具
- 具备Python/Java等编程语言和系统设计能力
- 良好的问题分析和业务理解能力
申请策略
- 研究吉利汽车的AI战略和业务方向，展示对行业的理解
- 准备技术演示或作品集，如GitHub项目或Demo
- 突出AI Agent或大模型相关项目经验，包括框架使用和系统设计
- 强调编程语言（如Python）和工程能力，展示代码或项目成果
- 提供解决复杂问题的案例，体现问题分析和落地能力
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等框架，实践Agent开发
- 了解向量数据库和检索技术，提升RAG相关技能
- 关注行业动态，学习最新AI模型和应用趋势
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答
- 结合具体项目经验，说明技术选型和实现细节
- 强调问题分析、系统设计思维和业务价值
- 请描述你如何设计一个AI Agent系统来处理复杂任务？
- 你在项目中遇到过哪些LLM调用的挑战，如何解决？
- 如何评估AI Agent工作流的性能和稳定性？
- 谈谈你对多Agent协作的理解和实践经验
- 如何平衡LLM调用的成本和效果？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
职位提供市场竞争力的薪资和稳定性，但具体福利未提及。
薪资信号偏高 (2.5千–4万/月)
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及AI Agent等新兴领域，有较好的技能成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、LangChain、FastAPI、向量数据库
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确，可能以现场办公为主，WLB未提及。
工作模式未明确
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
AI在汽车行业的应用有行业前景，但社会影响力中性。
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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