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更新于 3月11日

AI Agent工程師

1.2-2.4萬(wàn)
  • 深圳寶安區(qū)
  • 3-5年
  • 本科
  • 全職
  • 招1人

職位描述

大模型AIGC智能問答智能客服數(shù)字虛擬人智能機(jī)器人搜索推薦互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)軟件醫(yī)療設(shè)備/器械
方向:AI Agent 工程化 & AI 基建落地
一、崗位背景
我們正在構(gòu)建面向真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的 AI Agent 系統(tǒng),覆蓋自動(dòng)化執(zhí)行、數(shù)據(jù)處理、任務(wù)編排、智能決策與業(yè)務(wù)集成。
希望找到一位具備:
? 后端工程能力
? AI Agent 工具鏈實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
? AI 基建理解能力
? 強(qiáng)學(xué)習(xí)能力 + 產(chǎn)品思維的復(fù)合型工程師。
二、崗位職責(zé)
1、AI Agent 系統(tǒng)開發(fā)
? 基于 OpenClaw / Skills / Trae 等 Agent 工具鏈構(gòu)建可落地 Agent
? 設(shè)計(jì)多 Agent 協(xié)作機(jī)制
? 構(gòu)建任務(wù)編排 / 狀態(tài)管理 / 工具調(diào)用框架
? 構(gòu)建可復(fù)用 Agent 能力模塊(工具封裝 / workflow / 記憶系統(tǒng))
2、 AI 基建對(duì)接與優(yōu)化
? 接入主流大模型 API(OpenAI / Claude / Gemini 等)
? 理解并優(yōu)化:
? Token 管理
? 上下文窗口管理
? Prompt 編排
? RAG 結(jié)構(gòu)
? Embedding + 向量數(shù)據(jù)庫(kù)
? 能獨(dú)立設(shè)計(jì)基礎(chǔ) Agent 架構(gòu)
3、后端工程實(shí)現(xiàn)
? 使用 Node.js / Python / Go 等語(yǔ)言開發(fā)服務(wù)
? 構(gòu)建 API / Webhook / 數(shù)據(jù)管道
? 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)(MySQL / PostgreSQL / Redis / 向量庫(kù))
? 理解基本微服務(wù) / 事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)
4、業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地
? 將 Agent 接入真實(shí)業(yè)務(wù)系統(tǒng)
? 構(gòu)建自動(dòng)化工作流
? 優(yōu)化 Agent 執(zhí)行穩(wěn)定性
? 監(jiān)控調(diào)用成本與性能
三、任職要求(核心能力)
必備能力
熟悉至少一門后端語(yǔ)言(Node.js / Python / Go)
具備全棧基礎(chǔ)(能理解前端與后端協(xié)作邏輯)
有 AI Agent 實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)(非玩具項(xiàng)目)
熟練使用以下至少兩項(xiàng):
? OpenClaw
? Skills
? Trae
? LangChain / LlamaIndex(加分)
理解 AI 基礎(chǔ)設(shè)施:
? LLM 工作機(jī)制
? RAG 架構(gòu)
? 向量數(shù)據(jù)庫(kù)
? Function Calling
? Tool Calling
? 多 Agent 協(xié)作
加分項(xiàng)
1. 能寫高質(zhì)量 Prompt(結(jié)構(gòu)化 / 可復(fù)用 / 有體系)
2. 有 Agent 框架封裝經(jīng)驗(yàn)
3. 有 AI 成本優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)
4. 有低代碼 / Workflow 編排經(jīng)驗(yàn)
5. 有 AI 系統(tǒng)工程化部署經(jīng)驗(yàn)(Docker / K8s)
四、我們希望你具備的思維
? 有學(xué)習(xí)能力(AI 變化極快)
? 不迷信框架,理解底層邏輯
? 具備產(chǎn)品思維
? 能把想法做成系統(tǒng)
? 有 Debug 能力(不是只會(huì)寫 prompt)。

工作地點(diǎn)

深圳寶安區(qū)銀田西發(fā)雍?jiǎn)⒖萍紙@科技樓9A

認(rèn)證資質(zhì)

營(yíng)業(yè)執(zhí)照信息

職位發(fā)布者

彭先生/人力資源主管

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