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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI Agent工程师（FDE）",
        "job_level": "中级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "",
        "location": "苏州·虎丘区·阳山",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "FDE应用开发工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "苏州中诚智汇工程科技",
        "company_industry": "人工智能",
        "company_size": "20-99人",
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        "company_description": ""
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    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 35000,
            "max": 55000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
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        "benefits": ""
    },
    "requirements": {
        "working_years": 3,
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "我们正在招聘一名AI Agent方向的核心工程师，参与企业级AI Agent产品的设计、开发和落地。\n我们希望寻找有FDE（Forward Deployed Engineer）经验或强FDE思维的候选⼈，能够深⼊真实业务场景，将复杂业务流程抽象成稳定、可执⾏的Agent Workflow，并推动产品从Prototype真正落地到Production。\n这个岗位不是简单的大模型API调用、RAG或Chatbot开发，我们更关注Agent Architecture、Harness、Workflow Engineering以及复杂业务场景的实际交付能⼒。\n负责AI Agent系统的架构设计和核心研发；\n深入理解业务需求，将复杂人工流程拆解并设计为Agent可执行的Workflow；\n设计和开发Agent Harness，包括Planning、Tool Calling、Context、Memory、State Management等核心模块；\n根据实际场景设计Single Agent、Multi-Agent、Supervisor、Sub-Agent等不同Agent架构；\n负责Tool、MCP、API等Agent与外部系统的连接和能力扩展；\n设计Deterministic Workflow与Autonomous Agent之间的合理边界；\n解决Agent在复杂、长链路任务中的稳定性、错误恢复、Context Drift、Hallucination等问题；\n建立Agent Evaluation、Tracing、Benchmark、Regression Test等体系，持续提升Agent效果和稳定性；\n快速完成Prototype，并根据真实业务反馈持续迭代产品；\n以FDE方式深入业务场景，从实际业务结果出发设计和交付解决方案。",
        "requirements_text": "有FDE、AI Agent Engineer、Applied AI Engineer或复杂AI Workflow相关实战经验；\n深入理解Agent Architecture，对Agent Harness、Agent Workflow、Tool Calling、MCP、Planning & Execution、Multi-Agent、Context Engineering、Memory、State Management等有实际理解；\n使用过LangGraph、OpenAI Agents SDK、Claude/MCP、AutoGen、CrewAI等框架优先，但相比具体框架，我们更关注是否真正理解Agent系统背后的设计逻辑；\n熟练使用Python，熟悉LLM API、Structured Output、Function Calling / Tool Calling；\n有较强的软件工程能力，熟悉API、数据库、Git、Docker等常用工程体系；\n能够独立完成从Prototype到Production的完整开发；\n有较强的问题拆解和业务理解能力，能够快速进入陌生领域，将模糊业务需求转化成可实际落地的产品和系统；\n具备较强的自主推进能力，不依赖完全明确的需求文档，能够自己发现问题、定义问题并解决问题。",
        "skills": [AI生成
            "需求调研与需求分析",
            "业务理解与场景抽象",
            "产品迭代管理",
            "Agent系统构建",
            "RAG与检索增强",
            "Workflow与任务编排",
            "工具调用/MCP",
            "模型训练与算法优化",
            "技术可行性与系统架构",
            "部署上线与环境配置",
            "编程与代码实现",
            "API/SDK与开放平台开发",
            "Linux/DevOps/CI-CD",
            "结构化思考与系统抽象",
            "复杂问题分析与解决"
        ],
        "preferred_qualifications": "有FDE或直接面对企业客户进行AI项目落地的经验；\n有垂直行业AI Agent开发经验；\n有建筑、工程或其他复杂专业领域相关经验；\n做过Document AI、OCR、Multimodal Agent；\n做过Coding Agent、Computer Use Agent或复杂Tool-using Agent；\n有Agent Evaluation、Benchmark或Observability体系搭建经验；\n有创业公司或AI产品0-1经验。\n我们更关注：\n相比学历、论文数量或单纯的模型训练背景，我们更关注：\n你真正做过什么Agent；\n是否在真实业务场景中使用过；\n是否理解Harness和Workflow；\n遇到Agent不稳定时如何定位和解决；\n是否能够快速理解一个陌生行业；\n是否能够独立把复杂Agent项目真正做出来。",
        "job_highlights": "3-5年 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "陆先生",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/c1246a3a4b5c1d5e0nJ83tu_EFZV.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "c1246a3a4b5c1d5e0nJ83tu_EFZV",
        "post_date": "",
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        "update_date": "",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/c1246a3a4b5c1d5e0nJ83tu_EFZV.html"
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    "fulltext": "我们正在招聘一名AI Agent方向的核心工程师，参与企业级AI Agent产品的设计、开发和落地。\n我们希望寻找有FDE（Forward Deployed Engineer）经验或强FDE思维的候选⼈，能够深⼊真实业务场景，将复杂业务流程抽象成稳定、可执⾏的Agent Workflow，并推动产品从Prototype真正落地到Production。\n这个岗位不是简单的大模型API调用、RAG或Chatbot开发，我们更关注Agent Architecture、Harness、Workflow Engineering以及复杂业务场景的实际交付能⼒。\n岗位职责：\n负责AI Agent系统的架构设计和核心研发；\n深入理解业务需求，将复杂人工流程拆解并设计为Agent可执行的Workflow；\n设计和开发Agent Harness，包括Planning、Tool Calling、Context、Memory、State Management等核心模块；\n根据实际场景设计Single Agent、Multi-Agent、Supervisor、Sub-Agent等不同Agent架构；\n负责Tool、MCP、API等Agent与外部系统的连接和能力扩展；\n设计Deterministic Workflow与Autonomous Agent之间的合理边界；\n解决Agent在复杂、长链路任务中的稳定性、错误恢复、Context Drift、Hallucination等问题；\n建立Agent Evaluation、Tracing、Benchmark、Regression Test等体系，持续提升Agent效果和稳定性；\n快速完成Prototype，并根据真实业务反馈持续迭代产品；\n以FDE方式深入业务场景，从实际业务结果出发设计和交付解决方案。\n任职要求：\n有FDE、AI Agent Engineer、Applied AI Engineer或复杂AI Workflow相关实战经验；\n深入理解Agent Architecture，对Agent Harness、Agent Workflow、Tool Calling、MCP、Planning & Execution、Multi-Agent、Context Engineering、Memory、State Management等有实际理解；\n使用过LangGraph、OpenAI Agents SDK、Claude/MCP、AutoGen、CrewAI等框架优先，但相比具体框架，我们更关注是否真正理解Agent系统背后的设计逻辑；\n熟练使用Python，熟悉LLM API、Structured Output、Function Calling / Tool Calling；\n有较强的软件工程能力，熟悉API、数据库、Git、Docker等常用工程体系；\n能够独立完成从Prototype到Production的完整开发；\n有较强的问题拆解和业务理解能力，能够快速进入陌生领域，将模糊业务需求转化成可实际落地的产品和系统；\n具备较强的自主推进能力，不依赖完全明确的需求文档，能够自己发现问题、定义问题并解决问题。\n加分项：\n有FDE或直接面对企业客户进行AI项目落地的经验；\n有垂直行业AI Agent开发经验；\n有建筑、工程或其他复杂专业领域相关经验；\n做过Document AI、OCR、Multimodal Agent；\n做过Coding Agent、Computer Use Agent或复杂Tool-using Agent；\n有Agent Evaluation、Benchmark或Observability体系搭建经验；\n有创业公司或AI产品0-1经验。\n我们更关注：\n相比学历、论文数量或单纯的模型训练背景，我们更关注：\n你真正做过什么Agent；\n是否在真实业务场景中使用过；\n是否理解Harness和Workflow；\n遇到Agent不稳定时如何定位和解决；\n是否能够快速理解一个陌生行业；\n是否能够独立把复杂Agent项目真正做出来。"
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