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2025/12/22 17:25:52 网站建设 项目流程

文章详细介绍了AI Agent领域的四个热门职位及其要求,包括高薪的AI Agent专家/架构师、算法专家、Prompt工程师和开发工程师。这些职位要求掌握大模型应用、多智能体协同、Prompt工程等技术,需要具备深度学习框架使用、编程能力和数学基础。文章为想要进入AI Agent领域的开发者提供了清晰的职业发展路径和技能要求参考。


AI Agent专家/架构师

月薪:50-80K·18薪

职位描述:负责设计、开发和优化基于大模型的智能体解决方案,这些解决方案将用于构建智能对话系统、解决特定领域专业性问题等。

岗位职责:

1、负责设计、构建和优化AI智能体及其应用产品,设计并实现基于大模型的智能体架构,支撑AI智能体构建;

2、负责设计并实现多智能体协同架构,支撑多智能体协同解决复杂任务;

3、对现有的大模型进行评估,识别改进的机会,提升模型的效率和可扩展性;针对特定任务的大模型微调及优化,包括但不限于对话模型、文档摘要、智能问答系统等;

4、解决项目执行过程中遇到的技术难题,特别是与大模型相关的挑战。

任职要求:

1、计算机科学、人工智能或相关领域的硕士及以上学历;

2、至少5年在AI领域的工作经验,尤其是在大模型及其应用方面;

3、熟悉至少一种深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch);

4、具备良好的数学基础,了解统计学、线性代数和概率论;


AI-Agent 算法专家

月薪:35-60K·15薪

岗位职责:

1、AI-Agent技术研究:负责LLM驱动的AI Agent框架前沿技术跟踪和研究和实现;

2、AI-Agent解决方案:面向应用场景,提供技术多AI-Agent的解决方案,提升AI Agent运行效果;

3、多Agent协同架构:构建多Agent并行服务系统,优化各Agent的协同工作,实现高效的业务处理流程。

4、对AI-Agent应用中的关健技术,意图识别,Graph RAG , COT 等领域深入研究,支撑技术的产品化和工程化。

任职要求:

1、熟悉AI Agent领域相关技术,熟悉AutoGPT、LangChain、LangGraph等框架;熟练掌握AI- Agent, Muti- Agent, Graph RAG等技术;

2、熟练使用JAVA、Python等一种或多种编程语言;


Prompt工程师

月薪:15-25K

职位描述:作为Prompt工程师,您将扮演着连接业务需求与人工智能技术的关键角色。您的主要职责是设计和优化与大型语言模型(如ChatGPT/GPT-4等)交互的prompt,以提升产品的智能化水平和用户体验。

岗位职责:

1、与业务团队紧密合作,深入理解业务需求和目标,设计符合业务流程的prompt方案,确保系统高效流转和准确响应;

2、根据用户反馈和使用数据,不断调整和完善prompt,提高交互的自然性和准确性,优化用户体验;

3、跟踪和研究大型语言模型的最新发展和技术趋势,制定前瞻性的prompt设计策略;

4、参与制定和执行prompt测试计划,通过实验和数据分析验证prompt的有效性;

5、编写技术文档,为团队成员提供关于prompt设计和优化的指导和培训。

任职要求:

1、对大型语言模型的工作原理有深刻理解,有使用ChatGPT、GPT-4、Claude2等模型的实际经验;

2、具备强烈的好奇心和持续学习的动力,能够快速掌握新技术和知识


AI Agent 开发工程师

月薪:18-28K·14薪

岗位职责:

1、负责设计、构建和优化AI智能体及其应用产品,快速响应产品业务需求;

2、设计和实现基于LLM的智能体架构,包括任务规划、对话管理、意图识别、知识库、流程工程等;

3、开发和维护智能体的后端服务,确保系统的稳定性和可扩展性,并能推动AI Agents在架构和性能上的持续优化;

4、参与和主导大模型智能客服系统的设计和开发,提升客户交互体验和系统响应效率,并能对智能体进行评测和调优;

任职要求:

1、动手能力强,精通Python、Java、Go其中一种或多种编程语言,具备良好的软件框架和应用设计能力;

2、深入了解AI Agents技术栈,掌握LangChain/Llamaindex等LLM开发工具框架,有丰富的智能体开发和Prompt Engineering经验;

3、 熟悉LangChain等开发框架及SFT/RAG/Embedding等技术,了解Agent,有大模型本地部署及调优经验;

4、熟悉模型增强技术(SFT/向量召回/RLHF/Prompts等)。

加分项:

1)熟悉传统机器学习的概念,熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题、及衡量指标;

2)熟悉深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等;可以利用这些框架快速搭建和训练模型,解决实际问题,比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型;

3)具有良好的数学基础,对概率论、线性代数、微积分了解,能够通过数学方法分析模型的性能和误差,能够看懂用公式定义表述的学习任务。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载,见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事,早已在效率与薪资上形成代际优势,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型?

人工智能技术的爆发式增长,正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议,到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦,再到招聘会上排起的长队,AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。


智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200%,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。

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市面上的大模型书籍确实太多了,这些是我精选出来的

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