JD数据
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agent engineer",
"job_level": "初级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海··",
"work_mode": "现场办公",AI生成
"job_category": "AI应用软件工程师"AI生成
},
"company": {
"company_name": "小型某计算机软件公司",
"company_industry": "计算机软件",
"company_size": "20-99人",
"company_website": "未披露",
"company_description": "未披露"
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"compensation": {
"salary_range": {
"min": 55000,
"max": 70000,
"currency": "元",
"cycle": "月"
},
"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "硕士",
"language": "中文",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "C/C++\n搜索算法\n大模型算法\n自然语言处理算法\n算法工程化经验\n强化学习\n推荐算法\nPython\n职位概述\n我们正在寻找一位充满激情且技术全面的AI Agent全栈工程师加入我们的核心团队。你将负责设计、开发和部署我们智能AI Agent系统的端到端解决方案。这不仅仅是一个传统的全栈角色,它要求你深刻理解大型语言模型、Agent架构、规划与决策、工具调用以及如何将这些能力无缝集成到用户友好的应用界面和稳健的后端服务中。你将直接参与塑造我们Agent产品的核心功能和用户体验。\n关键职责\n全栈开发与集成:\n设计和实现AI Agent系统的前端用户界面(可能涉及聊天界面、仪表盘、配置工具等),使用现代框架如React, Vue.js, Angular等。\n构建和维护高性能、可扩展的后端服务(使用Python/Node.js/Go/Java等),处理Agent的推理请求、状态管理、数据持久化(SQL/NoSQL数据库)和API交互。\n确保前后端之间以及与Agent核心引擎之间的高效、可靠通信(RESTful APIs, WebSockets, gRPC等)。\n设计和实现数据流管道,支持Agent的输入/输出处理、日志记录、监控和分析。\nAI Agent 核心功能开发:\n利用大型语言模型(如GPT系列、Claude、Llama等)构建Agent的核心推理、规划和决策能力。\n实现Agent的关键组件:记忆管理(短期/长期记忆)、工具调用(集成外部API、数据库、函数)、任务分解与规划、自我反思与纠错机制。\n开发和集成多Agent协作框架(如果需要)。\n应用提示工程技术优化Agent的指令遵循、输出质量和可靠性。\n集成和使用Agent开发框架(如LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI等)。\n工具赋能与集成:\n为Agent设计和开发可调用的工具/函数,使其能够执行实际任务(如搜索、计算、数据操作、调用特定业务API等)。\n安全地集成第三方API和服务,扩展Agent的能力边界。\n系统架构与优化:\n参与设计和优化整个AI Agent平台的系统架构,确保高可用性、低延迟和可扩展性。\n优化Agent的性能和成本(如LLM API调用优化、缓存策略)。\n实现监控、日志和告警系统,确保系统的健康运行和快速故障排查。\n协作与质量保障:\n与AI研究员、产品经理、设计师和其他工程师紧密合作,理解需求,定义技术方案,并交付高质量的产品功能。\n编写清晰、可维护、可测试的代码,并进行代码审查。\n参与建立和实施测试策略(单元测试、集成测试、端到端测试),保障系统稳定性,特别是Agent行为的可靠性。\n编写和维护技术文档。\n认证资质\n人力资源服务许可证",
"requirements_text": "为Agent设计和开发可调用的工具/函数,使其能够执行实际任务(如搜索、计算、数据操作、调用特定业务API等)",
"skills": [AI生成
"Agent系统构建",
"Prompt工程",
"SQL与数据探查",
"前后端/全栈开发",
"医疗健康行业知识",
"大模型原理与能力边界",
"实施交付与验收",
"工具调用/MCP",
"技术可行性与系统架构",
"政务/公共事业知识",
"数据库/缓存/向量库",
"模型训练与算法优化",
"用户研究与体验优化",
"编程与代码实现",
"解决方案架构设计",
"调试排障与技术支持",
"软件测试与质量工程",
"部署上线与环境配置"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "经验不限 | 硕士"
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"contact": {
"recruiter_name": "黄先生",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://www.zhipin.com/job_detail/9bd1ff0cfd1e708e03Jz3Ni7ElVY.html"
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"posting": {
"posting_id": "9bd1ff0cfd1e708e03Jz3Ni7ElVY",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260915",
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"fulltext": "C/C++\n搜索算法\n大模型算法\n自然语言处理算法\n算法工程化经验\n强化学习\n推荐算法\nPython\n职位概述\n我们正在寻找一位充满激情且技术全面的AI Agent全栈工程师加入我们的核心团队。你将负责设计、开发和部署我们智能AI Agent系统的端到端解决方案。这不仅仅是一个传统的全栈角色,它要求你深刻理解大型语言模型、Agent架构、规划与决策、工具调用以及如何将这些能力无缝集成到用户友好的应用界面和稳健的后端服务中。你将直接参与塑造我们Agent产品的核心功能和用户体验。\n关键职责\n全栈开发与集成:\n设计和实现AI Agent系统的前端用户界面(可能涉及聊天界面、仪表盘、配置工具等),使用现代框架如React, Vue.js, Angular等。\n构建和维护高性能、可扩展的后端服务(使用Python/Node.js/Go/Java等),处理Agent的推理请求、状态管理、数据持久化(SQL/NoSQL数据库)和API交互。\n确保前后端之间以及与Agent核心引擎之间的高效、可靠通信(RESTful APIs, WebSockets, gRPC等)。\n设计和实现数据流管道,支持Agent的输入/输出处理、日志记录、监控和分析。\nAI Agent 核心功能开发:\n利用大型语言模型(如GPT系列、Claude、Llama等)构建Agent的核心推理、规划和决策能力。\n实现Agent的关键组件:记忆管理(短期/长期记忆)、工具调用(集成外部API、数据库、函数)、任务分解与规划、自我反思与纠错机制。\n开发和集成多Agent协作框架(如果需要)。\n应用提示工程技术优化Agent的指令遵循、输出质量和可靠性。\n集成和使用Agent开发框架(如LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI等)。\n工具赋能与集成:\n为Agent设计和开发可调用的工具/函数,使其能够执行实际任务(如搜索、计算、数据操作、调用特定业务API等)。\n安全地集成第三方API和服务,扩展Agent的能力边界。\n系统架构与优化:\n参与设计和优化整个AI Agent平台的系统架构,确保高可用性、低延迟和可扩展性。\n优化Agent的性能和成本(如LLM API调用优化、缓存策略)。\n实现监控、日志和告警系统,确保系统的健康运行和快速故障排查。\n协作与质量保障:\n与AI研究员、产品经理、设计师和其他工程师紧密合作,理解需求,定义技术方案,并交付高质量的产品功能。\n编写清晰、可维护、可测试的代码,并进行代码审查。\n参与建立和实施测试策略(单元测试、集成测试、端到端测试),保障系统稳定性,特别是Agent行为的可靠性。\n编写和维护技术文档。\n认证资质\n人力资源服务许可证"
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