🦞OpenClaw爆火背后:AI Agent岗位在招什么人?

紧密关注AI发展的你应该已经注意到了越来越多的平台和公司开始做AI智能体(Agent)。

最近爆火的开源项目 OpenClaw🦞,更是把 “AI 能自己动手干活” 这件事推向了大众视野,让大家直观感受到:AI 正在从只会聊天的机器人,变成能独立执行任务的智能助理。

不同于AI聊天机器人单纯的执行用户命令,智能体化身为能思考的“助理”,探索用户的需求、并针对需求自行思考并搜索用户需要的信息,比如你要求AI写周报,普遍AI可能只是写一段文字,而智能体可以回顾周工作记录——>总结工作重点——>排版——>发送给用户。也就是说,AI不仅能聊天,还能 参与信息分发和内容理解

实际上,在大厂内部,AI智能体已经开始接入很多 核心业务系统,比如:搜索、推荐、电商、内容等。

一天一个AI岗位介绍,今天拆解的JD是——AI智能体应用开发工程师。

1️⃣ 这个岗位平时在做什么?

以图中JD为例,这个岗位主要围绕 AI智能体 + 搜索推荐系统展开。

核心工作大致可以分为三部分:

  • AI智能体系统开发
  • LLM + 搜索推荐流程设计
  • 企业级应用系统优化

🤖 1. 开发企业级 AI 智能体系统

这个岗位的核心任务之一,是开发 企业级 AI 智能体引擎

简单理解就是:为公司内部业务提供 可复用的 AI Agent 能力

例如:

  • AI搜索助手
  • AI推荐助手
  • AI数据分析助手

这些智能体通常会基于GPT或LLaMA等大语言模型,来实现复杂任务理解和执行。

🔎 2. 构建 AI 搜索与推荐流程

这个岗位还会参与设计 LLM + 搜索推荐系统的流程。

比如一个典型流程可能是:

用户问题 → Query理解 → 信息检索 → 内容排序 → 最终生成回答

在这个过程中,系统通常会用到RAG把搜索能力和大模型能力结合起来.

(看到站内其他许多牛友的面经中越来越多的岗位会在面试中提问RAG,牛友们也积极学习起来吧,技多不压身!

同时还会涉及:

  • 召回(Recall)
  • 排序(Ranking)
  • Query理解

这些都是推荐系统里的经典技术。

⚙️ 3. 参与 AI SaaS 系统优化

因为这个岗位属于机器学习中台团队,所以还会参与:

  • SaaS应用优化
  • 系统性能调优
  • 稳定性优化

例如:

  • 提升智能体响应速度
  • 优化推理服务性能
  • 解决系统稳定性问题

这些工作其实更偏 工程能力和系统架构能力

2️⃣ 这个岗位需要什么能力?

这个岗位属于 AI应用开发 + 后端工程结合的岗位。

💻 1. 扎实的编程能力

通常需要熟练掌握至少一门编程语言,比如:

  • Python
  • Go
  • C++

同时需要熟悉 Linux 环境开发。

🌐 2. 后端系统开发能力

因为岗位涉及大规模系统,所以还需要理解:

  • 网络协议
  • 多线程编程
  • 系统架构设计

比如:TCP/IP 网络通信、Linux 高并发编程

🤖 3. 对大模型技术有基本理解

虽然不是纯算法岗,但也需要了解一些 LLM 技术,比如:

  • Prompt Engineering
  • RAG
  • Agent系统

这些都是 AI 应用开发的基础。

🔎 4. 搜索或推荐系统经验(加分)

图中JD里提到的一个重要加分项是:搜索 / 推荐系统经验

因为这个岗位所在团队,本身是字节跳动的机器学习中台,负责支持:

  • 抖音
  • 今日头条
  • 西瓜视频

这些产品背后的 推荐系统和训练系统。所以大家应该也能想到搜索/推荐系统在这些平台中的重要性。

3️⃣ 哪些人适合投这个岗位?

一般来说,有三类背景的人比较匹配。

🎓 有 AI 项目经验的应届生

如果你:

  • 计算机相关专业
  • 做过 AI 项目
  • 熟悉 Python

其实就可以尝试这个岗位,并且不要忘记针对JD润色自己的简历,让自己的经历更垂直,面试官看了觉得“这就是我们要找的同学”

🧑‍💻 后端工程方向的同学

如果你之前做过:

  • 后端开发
  • 高并发系统
  • 分布式服务

其实转 AI 应用开发也会比较顺。很多 AI 智能体系统,本质上还是一个 复杂的后端服务系统:需要处理请求调度、工具调用、任务流程管理以及模型服务接入。

在实际项目中,开发者往往需要设计 高并发接口、任务队列、缓存机制以及服务治理,这些能力和传统后端开发是高度重合的。

如果你本身有 服务架构、系统设计或分布式系统经验,再补充一些大模型应用相关技术,其实很容易切入这个方向。

🤖 做过 AI 应用项目的人

如果做过类似项目,比如:

  • AI助手
  • AI知识库
  • AI Agent

这些经验都会很加分。

很多 AI 智能体系统,本质上就是在 大模型能力之上构建完整应用,例如:

  • 接入知识库实现智能问答
  • 通过 RAG 技术增强信息检索
  • 设计任务流程让 AI 调用不同工具

如果你已经做过类似项目,并且理解 Prompt设计、RAG流程或 Agent框架,在投递这类岗位时通常会更有优势。

💰 薪资参考

📌 小结

一句话总结这个岗位:

AI智能体应用开发工程师,本质是在做“能执行任务的AI应用系统”。

这类岗位其实是各大小厂的热招岗位,尤其是互联网公司无论社招、春招都有招聘,如果你想进入AI行业小试牛刀,这一个比较可行的岗位

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发布于 昨天 12:19 上海

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门头沟学院 Java
约面的挺突然。。狠下心接了1.自我介绍2.讲讲JAVA的反射3.可以继续讲讲AOP,动态代理[ 因为讲反射不小心吟唱到了例如AOP的动态代理,但是这块记忆的非常不熟,结果磕磕绊绊 ]4.项目我看你写了AOP和注解,具体怎么实现滑动窗口限流的[ 梦到什么说什么,吟唱八股发散千万不要散到自己不熟悉的区域 ]5.也讲讲为什么另一个项目选择令牌桶,具体流程6. OK,讲讲 Redis 的数据类型?还有吗?就了解这五种嘛[ 把5个的基础类型从应用对比到历届底层全都吟唱了一遍。一句还有吗直接没力气了,简历就写了理解5种,别的我是真一点没看TT ]7.讲讲Redission分布式锁实现8.这个指数退避怎么实现的9.在这里有考虑去保障幂等性嘛10.这里为什么使用指数退避呢? 什么时候用均匀重传[已经晕过去了说不了解,刚说了后就意识到,估计应该说指数退避能缓解压力防止下游服务器雪崩之类的]11.ok,那讲讲JMM12.讲讲RocketMQ如何保证的不丢消息13.讲讲RocketMQ延迟消息原理14.讲讲项目Redis实现会话记忆这一块15.如果ai调用function calling出现幻觉,有考虑怎么解决吗?[ 不了解,面试官说什么接口幂等化,高危操作人工防护,没在听,感觉人已经飞升了TT ]16.mcp了解嘛?和function calling有什么区别[ 依旧不了解,只能说了个前者规范架构抽象解耦,后者耦合高只能算个工具调用]17.AI生成代码的代码质量怎么保障,那平时如何review的呢18.算法。lc215  数组中最大第k个元素19.打算考研还是本科就业20.反问1️⃣有哪里不足,有哪些需要提高的部分。[主要说知识广度不够,多刷算法,让我别太紧张]2️⃣部门业务会做什么人生第二次面试。感觉大厂面试官的气场压力很大应该凉了不过这次面试非常锻炼心态,多面试,多面试。
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从传统后端开发一路走来,到专注AI应用开发这4年,见证了行业要求的快速变化。我必须告诉准备跳槽或转型的同行——现在的AI应用开发社招,早已不是会调个API、写个Demo就能轻松应对的时代了。这三类人建议慎碰AI应用开发社招认为“会用LangChain = 懂AI开发”的 (现在面试常问:如何设计一套高可用、低延迟的RAG服务架构?)项目经历只会说“我接入了大模型API”的 (团队需要的是:如何通过监控、反馈闭环与A/B测试,持续优化模型效果与用户体验?)觉得“知道几个框架 = 准备好了”的 (见过经验丰富的开发者,被问到多智能体协作时的状态管理与冲突解决策略时,仍然语焉不详。)🔥 2025年AI应用开发社招真实现状能力要求复合化:仅会后端开发或仅了解模型调用,发展空间严重受限。工程深度成为分水岭:不会设计容错、可观测、成本可控的AI服务架构,很难通过高阶技术面试。业务理解至关重要:脱离具体场景(如智能客服、知识管理、内容生成)的架构设计,缺乏竞争力。🛠 我靠这些实践4年保持竞争力核心开发与实验:Jupyter + FastAPI(快速原型与服务化)、LangSmith + MLflow(链路追踪与实验管理)。问题排查与部署:应用日志与性能监控联动分析、Docker + Kubernetes(构建可复现、可伸缩的服务环境)。知识体系构建:用笔记工具系统化沉淀AI工程经验,梳理的“大模型应用架构 Checklist”已在团队内推广。📈 一位转型者的社招备战建议深入原理,超越调用:定期研究LangChain、LlamaIndex等框架的源码与设计模式,尝试为开源项目贡献代码或解决方案。重构你的项目经验(面试关键):问题:线上AI服务响应慢且不稳定。分析:通过链路追踪与监控,定位到检索模块延迟高、模型调用超时两大瓶颈。解决方案:引入向量索引优化、实现请求队列与降级策略、优化Prompt以减少模型处理时间。量化影响:将P99延迟降低60%,服务可用性提升至99.9%,月度推理成本下降15%。💣 我亲身踩过的坑曾面试时被问:“如何为一个具备自我学习能力的AI Agent系统设计版本管理与回滚机制?”当时对智能体系统的工程化理解尚浅。简历写了“负责智能问答系统全链路开发”,却被追问:“如何量化评估并持续提升回答的准确性与用户体验?”因缺乏系统化评估思路而失利学AI大模型的正确顺序,千万不要搞错了🤔2026年AI风口已来!各行各业的AI渗透肉眼可见,超多公司要么转型做AI相关产品,要么高薪挖AI技术人才,机遇直接摆在眼前!有往AI方向发展,或者本身有后端编程基础的朋友,直接冲AI大模型应用开发转岗超合适!就算暂时不打算转岗,了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念,能上手做简单项目,也绝对是求职加分王🔋📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和zi料,手把手帮你快速入门!👇👇学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型(GPT、文心一言等)特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架(LangChain等)实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块,看似清晰好上手,实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透!大模型的学习全流程已经整理📚好了!抓住AI时代风口,轻松解锁职业新可能,希望大家都能把握机遇,实现薪资/职业跃迁~
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