Agent应用开发工程师 (MJ001173)
Asia
August 16, 2026 at 6:43 AM
✨ AI summary
Location
- Shenzhen, Guangdong, China
Programming Languages
- Python
- TypeScript
Frameworks
- React
- Vue
- FastAPI
Cloud Services
- LangChain
- OpenAI
- Pi
Databases
- No specific database mentioned
Experience Level
- No specific experience level mentioned, but requires experience with AI development tools and Agent software systems
该职位来源于猎聘 岗位职责： 1. 工业场景Agent应用开发：设计并实现面向工业场景的智能Agent（如工业知识问答、工艺流程辅助、产线异常分析），打造能跑在产线上的软件产品。 2. 全栈快速验证：利用AI辅助开发工具（Cursor、Claude Code、v0等）独立完成从需求理解到MVP原型交付的全链路开发。我们鼓励你基于自身特长分工： - 如果你是前端背景，希望你把UI/UX体验做到极致，同时用AI快速搭建后端与Agent逻辑； - 如果你是后端/算法背景，希望你把系统稳定性、效率做到极致，同时用AI快速产出可交互的完整功能。
- AI-Native工程实践：持续探索并激进尝试最新的AI开发范式，并将其落地到工业场景或内部工具链中。 任职要求： 1. 编程基础：熟练掌握 Python 或 TypeScript（至少其一），能编写清晰、可维护的代码；理解异步、事件驱动等基本概念，具备API集成与调试能力。
- AI开发工具精通：对 Codex / Claude Code / Cursor / v0 等AI编程工具有深入使用经验，了解其能力边界与最佳实践；能够通过提示词工程大幅提升编码效率。
- Agent认知：熟悉常见Agent架构（ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent等）及核心模块（记忆、工具调用、规划器）；有实际Agent软件系统落地经验（个人项目、实习或工作均可）。 4. 产品思维与快速原型：能从用户视角定义问题，快速理解工业场景下的粗糙需求；能独立完成功能拆解、原型绘制，并落地为可演示的MVP。 5. 模块化设计能力：能够对Agent应用进行合理的模块化设计（规划/执行/记忆/工具分离），具备接口抽象意识，支持组件可替换与测试。
- AI-Native工作方式：激进拥抱新AI工具和开发范式，愿意持续跟进、尝试新工具/新库，接受快速试错（哪怕失败）；乐于分享“如何用AI把某件事效率提升10倍”的实践经验，带动团队整体研发效率。 7. 学习与韧性：适应短期工厂驻场或产线调研，愿意在嘈杂环境中理解工人/工程师的真实操作习惯；对新技术保持好奇心，能快速试错并提炼经验。 加分项： 1. 在个人项目或工作中使用过LangChain/OpenAI/Pi等Agent编排框架，并理解其设计取舍。 2. 既写过Python后端（FastAPI）也写过TS前端（React/Vue），具备全栈项目从0到1的搭建经历。 3. 有工业领域软件开发经验（MES插件、设备数据采集、维修工单系统等）。 4. 在技术社区分享过AI辅助开发、Agent实践或全栈MVP实现的相关内容（文章、视频、开源仓库）。