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Software Engineering Intern, Multi-Agent Systems - 2027
Software Engineering Intern, Multi-Agent Systems - 2027
发布于 9 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Agent Harness
Llm
可观测性
多智能体系统
容器技术
沙箱安全
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖平台、前沿AI技术栈、高成长空间，技术导向型实习首选。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0万
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 330 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建多智能体系统与企业级Agent运行框架，开发工具链以支持AI智能体的任务执行、协作与工程自动化
需结合LLM技术设计状态管理、沙箱安全及可观测性工具，并与研发团队协同验证和优化智能体工作流
最低要求
正在攻读计算机科学、电气工程或相关领域的硕士或博士学位
至少掌握Python、C、C++、Rust或TypeScript中的一种编程语言，并具备数据结构、API、测试和调试等软件工程基础
熟悉LLM API，对智能体系统感兴趣（如提示词、智能体循环、技能、子智能体、MCP、工具调用或智能体记忆等概念）
通过课程、研究、实习、开源贡献或个人项目拥有实际软件开发经验
对多智能体系统感兴趣，具备问题探究、实验设计及清晰沟通技术发现的能力
熟练使用Codex、Claude Code、Cursor等AI编程工具，并对其底层实现有探索兴趣
工作职责
设计和实现支持工具执行、上下文与状态管理以及多智能体协调的Agent运行框架
构建与企业工具、代码仓库、数据平台和工程服务的集成，帮助智能体完成实际开发任务
开发可靠的执行能力，包括沙箱隔离、访问控制、错误恢复及人工审核干预机制
构建评估与可观测性工具，测量智能体任务成功率、追踪执行轨迹、回放路径，并优化性能、延迟与成本
与工程师协作原型化智能体工作流，在实际任务中验证效果，并通过实验与反馈持续改进
优先资格
有构建Agent运行框架或多智能体应用的经验（含任务委派、共享状态、记忆或智能体间协调）
有在样本任务上测试智能体并对比结果以识别改进点的经验
熟悉Linux、Git、容器或云平台
对安全的智能体执行（权限、沙箱、人工审核）感兴趣
有开源贡献或使用AI智能体自动化编码、测试或数据分析的个人项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿多智能体与大模型工程化技术，技术栈极具竞争力
- 依托顶级科技公司平台，享有完善的导师指导与国际化研发环境
- 项目成果可直接应用于自动驾驶、自动化开发等高价值场景
- 技术迭代极快，需持续跟进LLM与Agent最新进展
- 系统涉及安全沙箱与复杂状态管理，调试难度大且容错率低
- 高强度研发节奏下需平衡学术研究与工程交付
- 适合对AI底层架构有浓厚兴趣、具备扎实编程功底且渴望在顶尖平台深耕前沿技术的研究生或高年级本科生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深入AI基础设施与智能体架构领域，可向高级AI系统工程师或AI平台架构师发展
- 积累大型分布式系统经验后，可转向AI产品技术负责人或核心技术专家路线
- 负责设计与开发多智能体系统的底层运行框架与工具链
- 搭建智能体与企业内部系统、代码库及数据平台的集成接口
- 构建用于监控、评估和优化智能体执行效果的观测与分析工具
- 扎实的编程能力（Python/C++/Rust等）与软件工程基础
- 理解大语言模型API调用及智能体架构设计原理
- 熟悉容器化部署、Linux环境及版本控制工具
- 具备较强的系统调试、沙箱安全设计及性能优化能力
申请策略
- 提前调研英伟达SW Infra团队的技术博客与开源项目，准备1-2个完整的Agent系统Demo或技术报告作为作品集附件
- 突出个人项目中多智能体协作、LLM应用开发或系统架构设计的实战经历
- 详细列出掌握的编程语言、框架及开源贡献记录
- 强调在沙箱安全、性能优化或可观测性方面的具体解决方案
- 深入学习LangChain/LlamaIndex等主流Agent开发框架
- 掌握Docker/Kubernetes容器编排与CI/CD流程
- 强化系统设计能力与Linux底层调试技巧
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出技术选型依据、遇到的核心瓶颈及量化改进结果
- 针对安全问题，强调最小权限原则、沙箱隔离与人工审核闭环
- 性能优化类问题需展示 profiling 工具使用与数据对比
- 请介绍一个你设计过的多智能体协作系统，说明状态管理与通信机制
- 如何保证智能体在执行敏感操作时的安全性与权限控制？
- 遇到智能体幻觉或执行失败时，你的重试与回退策略是什么？
- 描述一次你优化系统性能或降低延迟的实际案例
- 复习操作系统、网络协议及分布式系统基础概念
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值88
薪资福利
85较高
提供具有行业竞争力的实习津贴与完善福利体系，满足基本生活与保障需求。
薪资信号偏高 (8.5千–1.2万/月)
福利待遇全面福利计划、家庭福利
成长发展
92较高
深度参与前沿多智能体系统研发，技术视野开阔，顶尖平台资源助力快速成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Multi-Agent Systems、LLM、Agent Harness、Python、C++、Rust、TypeScript、Sandboxing、Observability、Git、Containers
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确提及弹性工时，但头部科技企业通常提供相对规范的作息与优质办公环境，WLB表现中等偏上。
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
88较高
聚焦AI智能体基础设施，推动自动化开发与自动驾驶等关键领域技术落地，社会与技术价值显著。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号将LLM能力转化为实用软件系统、推动自动驾驶事件处理与自动化测试
创新程度开拓性创新（行业首创）
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