阅文集团
AI技术研发工程师
AI技术研发工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
RAG
GO
多模态
向量数据库
Prompt Engineering
AI Agent
LangGraph
AutoGen
大模型调用
AI 估算 · 30k–60k
AI研发人才稀缺，大厂平台和前沿技术加持，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责将AI技术工程化落地，包括内容创作、分发和研发提效
你将研发多模态感知与推理能力，构建多智能体协同架构，并引入AI研发工具提升团队效率
适合对前沿AI技术有热情、具备扎实编程和Agent架构经验的工程师
最低要求
精通 Python/Go/Java 中至少一门，熟悉大模型调用、Prompt Engineering、RAG、向量数据库等技术
深入理解 AI Agent 架构，熟悉 LangChain/LangGraph/AutoGen 等框架，有端到端落地经验
对前沿生图工具和视频生成工具有应用经验优先
在顶级 AI 会议发表论文或有模型 fine-tuning 部署经验优先
工作职责
负责 AI 技术在内容创作、分发、研发提效等场景的工程化落地，将 AI 能力转化为可用的工具与产品
研发 Agent 的多模态感知与推理能力，构建多智能体协同架构，支持复杂业务场景下的任务自主执行
调研、引入及优化 AI 研发工具（代码生成/调试/文档自动化等），推动团队研发流程 AI 化
持续跟踪大模型与智能体前沿技术，快速评估并落地为业务提效方案
优先资格
高级岗位要求具备大规模多模态系统架构与优化经验
AI 洞察
优缺点分析
- 处于AI技术前沿，尤其是大模型和Agent领域，技能积累扎实
- 公司已上市，平台稳定，资源充足，落地场景丰富
- 有机会参与从0到1构建多智能体系统，成就感强
- 技术迭代快，需要持续学习，保持对前沿的敏感度
- 多智能体系统的稳定性与复杂业务场景的匹配度是难点
- 可能面临一定的工作压力，尤其项目急迫时
- 适合喜欢钻研前沿AI技术、有强工程落地能力、追求技术深度与广度的工程师
角色解读
- 可向AI架构师或技术专家发展，专注于多模态、Agent及大规模系统设计
- 也可转向AI产品方向，结合业务场景推动AI能力的产品化落地
- 在阅文集团这样的大型内容平台，有机会深入到内容创作和分发核心业务，成为AI+内容的复合型人才
- 将大模型等AI技术集成到内容创作、分发和内部研发工具中，形成可用的产品
- 设计并实现多智能体协同系统，使Agent在复杂业务场景下自主执行任务
- 调研并引入AI代码生成、调试等工具，推动团队研发流程智能化
- 持续跟踪大模型和智能体前沿技术，快速评估并落地业务提效方案
- 精通Python/Go/Java，熟悉大模型调用、Prompt Engineering、RAG、向量数据库
- 深入理解AI Agent架构，熟练使用LangChain/LangGraph/AutoGen等框架，并有端到端落地经验
- 对生图工具和视频生成工具有应用经验，或有模型fine-tuning和部署经验
- 具备大规模多模态系统架构与优化经验（高级岗位）
申请策略
- 了解阅文集团的内容生态和AI战略，在面试中展示如何用AI赋能内容创作
- 准备一个完整的Agent端到端案例，从需求分析到技术实现
- 突出Agent落地项目经验，包含使用LangChain等框架的具体细节
- 强调大模型调用、RAG、向量数据库等实际应用案例
- 如有模型fine-tuning或部署经验，需详细说明技术方案和效果
- 体现对生图/视频生成工具的了解，哪怕只是应用层
- 系统学习LangChain/LangGraph/AutoGen框架，动手搭建一个Agent demo
- 深入理解多模态模型原理，尝试在小数据集上做fine-tuning
面试指南
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出技术难点和你的贡献
- 对比不同技术方案的优劣，展示决策依据和权衡
- 强调对业务的思考和理解，说明技术如何最终服务业务目标
- 请描述你使用LangChain实现一个Agent的实际案例，遇到过哪些挑战？
- 如何设计一个多模态感知系统用于内容创作场景？
- RAG系统中向量数据库的选型与优化策略是什么？
- 你对大模型fine-tuning有经验吗？请讲讲你的做法
- 如何评估并引入新的AI研发工具来提升团队效率？
匹配度报告
79
综合匹配度
上市大厂，前沿AI技术栈，高成长性，但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术前沿和职业发展的开发者，对加班有一定承受力。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利匹配
85较高
虽然薪资未明确，但作为上市大厂，薪资福利通常处于市场高位，综合补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
职位聚焦大模型、Agent等前沿技术，有大量工程实践机会，极利于技能成长和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、RAG、LangChain、多模态
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
仅现场办公，且未提及WLB信息，大厂可能存在一定加班强度，生活方式满意度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
AI+内容处于高速增长赛道，创新性强，但社会影响力中性，意义感动机较满足。
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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