Agent赛道不是只有算法岗

刷到这个话题,真的像看到了3个月前的自己。作为双非计算机本科,之前一直在做Java后端开发,今年春招想转Agent赛道,最开始连能投什么岗位都不知道,海投的时候看见“AI”“大模型”就瞎投,结果简历全石沉大海,连面试机会都拿不到。

后来跟着已经入行的学长一点点摸,自己前前后后面了十几家公司,才终于把Agent赛道的岗位摸得明明白白,最后也顺利拿到了杭州一家AI公司的Agent应用开发offer。今天就把这些岗位全部分享出来,尤其是适合我们应届生、零基础转行能冲的,帮大家少走我踩过的弯路。

先给所有想入行Agent的应届生一句真心话:Agent赛道不是只有算法岗,也不是只有硕士才能做,绝大多数岗位,本科生甚至零基础转行都能冲,关键是选对匹配自己背景的岗位

1. AI Agent应用开发工程师(最友好、需求量最大,应届生首选)

这是我最终拿到offer的岗位,也是Agent赛道需求量最大、对本科生最友好的岗位,没有之一。

  • 这个岗位到底是做什么的? 简单说,就是基于大模型和Agent框架,做垂直场景的Agent落地开发。比如企业知识库问答Agent、智能客服Agent、代码开发Agent、数据分析Agent,都是这个岗位的活。 日常工作就是:需求拆解、Agent架构设计、基于LangChain/LangGraph做开发、RAG全链路优化、工具调用模块开发、多智能体流程编排,最后把Agent落地成可使用的产品。
  • 门槛高不高?应届生能冲吗? 门槛真的不高,对我们计算机本科、后端开发转行的同学极其友好。不需要你懂大模型底层训练、不需要你会深度学习算法,只要你会Python、懂基础的后端开发、能看懂API文档,就能入门。 我面的十几家公司里,80%的公司这个岗位都只要求本科及以上,不卡硕士,甚至有几家公司,只要你有完整的Agent项目经验,双非也能过简历关。
  • 需要提前准备什么? 核心必学:Python、LangChain/LangGraph、RAG全流程、ReAct/Plan&Execute等主流Agent框架、MCP协议、FastAPI接口开发、向量数据库(Chroma/Milvus)。 最关键的是,一定要做1-2个完整的落地项目,比如企业知识库Agent、多角色协同客服Agent,写进简历里,面试的时候能从头到尾讲清楚,比你背100篇八股都有用。

2. RAG系统工程师(垂直细分,入门难度低,转行友好)

这个岗位是Agent赛道的垂直细分岗,也是很多同学入行的切入点,核心就是做RAG检索增强生成系统的开发和优化,而RAG又是绝大多数Agent的核心能力,所以需求量也非常大。

  • 这个岗位到底是做什么的? 核心就是解决大模型的幻觉问题、知识更新问题。日常工作包括:文档解析与分块策略优化、向量检索算法调优、重排序模型适配、混合检索策略开发、RAG全链路效果评估与优化,还有把RAG能力集成到Agent系统里。
  • 门槛高不高? 比Agent应用开发岗更垂直,入门难度更低,甚至非科班的同学,花1-2个月也能入门。不需要你懂复杂的算法,只要你能理解RAG的全流程,能动手做优化、做落地,就完全能胜任。
  • 需要提前准备什么? 核心必学:RAG全流程原理、主流分块策略、向量数据库、检索优化方法、重排序模型、主流RAG框架(LlamaIndex/LangChain),同样,一定要做一个完整的RAG项目,面试的时候有东西可讲。

3. Prompt工程师(零代码也能冲,非科班友好)

这个岗位是Agent赛道里,对非科班、零代码基础同学最友好的岗位,没有之一。很多人觉得Prompt工程师就是“写提示词的”,其实根本不是,这个岗位是Agent落地的核心,尤其是业务场景的Agent,能不能用好,全看Prompt设计。

  • 这个岗位到底是做什么的? 核心就是通过Prompt工程,优化大模型和Agent的输出效果,让Agent能更精准地完成业务任务。日常工作包括:Agent角色设定、思维链Prompt设计、少样本示例构建、工具调用Prompt优化、多智能体角色与协作流程设计、Prompt效果评估与迭代,还有解决Agent执行跑偏、幻觉、格式错误这些核心问题。
  • 门槛高不高? 门槛极低,哪怕你不是计算机专业,不会写代码,只要你逻辑清晰、懂业务场景、能精准地拆解任务、会写结构化的Prompt,就能入门。当然,如果你懂一点Python、懂一点Agent框架,竞争力会翻倍。
  • 需要提前准备什么? 核心必学:Prompt工程核心技巧(角色设定、CoT、Few-Shot、格式约束)、主流Agent决策框架的逻辑、垂直业务场景的拆解能力,最好能自己做几个Prompt优化的案例,比如让Agent完成复杂的数据分析、多步骤任务,证明自己的能力。

4. Agent产品经理(非技术岗首选,业务向同学友好)

如果你是产品、运营背景,不想写代码,想转Agent赛道,这个岗位就是你的首选,也是现在很多互联网公司疯狂招人的岗位。

  • 这个岗位到底是做什么的? 核心就是定义Agent产品的形态、设计核心功能、拆解用户需求、规划产品路线。日常工作包括:用户调研、需求分析、Agent产品架构设计、多智能体角色与协作流程设计、和研发团队对接落地、产品效果评估与迭代,还有探索Agent在垂直场景的落地可能性。
  • 门槛高不高? 对技术要求不高,不需要你会写代码,但是需要你懂Agent的核心能力边界、懂大模型的优缺点、懂用户的真实需求。如果你有传统互联网产品经理的经验,转这个岗位会非常容易。
  • 需要提前准备什么? 核心要懂:Agent的核心原理、主流产品形态、大模型的能力与边界、垂直场景的业务逻辑,最好能自己写一份完整的Agent产品PRD,面试的时候能讲清楚你的产品设计思路,这是最大的加分项。

5. 多智能体系统研发工程师(进阶岗,有开发经验的同学冲)

这个岗位是Agent应用开发岗的进阶版,适合有后端开发经验、或者已经入门Agent开发的同学,薪资和发展前景都会更高。

  • 这个岗位到底是做什么的? 核心就是设计和开发多智能体协同系统,解决更复杂的业务任务。比如用多个智能体分别扮演产品、开发、测试,完成一个完整的项目开发;或者用多个智能体协同完成复杂的数据分析、企业经营决策。日常工作包括:多智能体架构设计、智能体通信机制开发、任务调度与分配、协同流程优化、多智能体效果评估。
  • 门槛高不高? 比基础的Agent应用开发岗高一点,需要你有扎实的Python开发能力、懂分布式系统、懂Agent的核心决策逻辑,有后端开发经验的同学转起来会非常轻松。
  • 需要提前准备什么? 核心必学:LangGraph、AutoGen、CrewAI等多智能体框架、多智能体协作模式、任务拆解与调度、分布式系统开发,一定要做一个多智能体协同的完整项目,比如多角色代码开发智能体、企业经营分析智能体集群。

6. Agent Infra研发工程师/大模型推理优化工程师(硬核岗,硕士优先,算法/底层研发同学冲)

这个岗位是Agent赛道的底层硬核岗,门槛最高,薪资天花板也最高,适合985/211硕士、有算法/分布式系统研发经验的同学,我们本科生基本很难冲。

  • 这个岗位到底是做什么的? 核心就是做Agent运行的底层基础设施,比如Agent执行引擎、大模型推理优化、MCP协议基础设施、向量数据库底层研发、智能体调度系统、可观测性平台,解决Agent大规模落地的性能、稳定性、安全问题。
  • 门槛高不高? 非常高,基本都要求硕士及以上学历,需要你懂Rust/C++、分布式系统、大模型推理原理、CUDA编程、高性能服务开发,应届生基本只有科班硕博、有相关项目经验的才能冲。

最后想跟所有想入行Agent的牛友们说:别觉得Agent赛道门槛很高,也别觉得只有算法、只有硕士才能做,绝大多数的落地岗位,本科生、甚至零基础转行的同学都能冲。先选对匹配自己背景的岗位,再针对性地学技术、做项目,比你瞎海投、瞎学一堆没用的东西,有用100倍。

#想做Agent可以做哪些岗位?#
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Prompt工程师这个现在都没看到了
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发布于 05-08 23:02 辽宁

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昨天 06:25
门头沟学院 Java
还是太菜了,下去沉淀一下1.深入剖析ReAct框架的局限性,并在此基础上,详细解释Plan-Then-Act、ReAct + 轻规划以及Tree/Graph Planning(如ToT、LATS)这三种范式的核心区别、适用场景和各自的优缺点。 ​2.请阐述“思维链”(Chain-of-Thought, CoT)与“规划”(Planning)的本质区别。为什么说CoT仅仅是“将推理过程写出来”而Planning是生成一个“可执行的任务表”?请用具体例子说明。 ​3.在处理一个需要多步工具调用的复杂任务(例如“调研三篇关于RAG+RL的论文并输出中文总结”)时,如何设计一个鲁棒的规划机制来应对中间步骤的失败(如某个API调用超时或返回数据格式错误)请描述具体的重试、回滚或重规划策略。 ​4.详细解释Tree-of-Thoughts (ToT) 或类似LATS(使用LLM进行蒙特卡洛树搜索)的框架是如何工作的?它们与传统的线性规划相比,在探索最优解题路径上有何本质优势? ​5.在Agent推理过程中,经常会出现“推理断层”或“结果与目标偏离”的问题。请结合具体技术或你的实践经验,说明如何通过提示工程、记忆机制或架构设计来缓解或解决这一问题。​6.请深入剖析大模型Agent的“长期记忆”模块。在设计一个能够持续运行、与用户长期交互的Agent时,你会如何设计记忆的存储结构(如向量数据库、图数据库)、更新策略(如记忆合并、遗忘机制)、检索机制(如重排序、混合检索)来确保记忆的高效和准确? ​7.当历史对话记录非常长时(远超模型上下文窗口)你有哪些策略来优化记忆的查询效率并保证关键信息不丢失?请比较“滑动窗口”、“总结压缩”、“向量检索”等不同方案的优劣。 ​8.什么是“混合检索”(Hybrid Search)?请解释为什么在工业级RAG系统中,纯向量检索往往不够用,需要结合关键词检索(如BM25)。请给出一个具体的业务场景,说明混合检索的必要性。
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