美团点评技术-AI Builder 团队负责人
社招全职5年以上核心本地商业-业务研发平台地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1. 5年+ 研发或 AI 应用相关经验,有团队管理经验(50人+);
2. 对 Agentic System 有扎实的理解,熟悉 LangChain、LangGraph、CrewAI 等框架;
3. 精通 AI Coding,有 Spec Coding 实践经验;
4. 曾直接与业务方合作,深入了解业务需求,并能将业务语言转化为技术方案;
5. 出色的沟通和跨团队协作能力,能够有效推动技术方案在业务方的落地;
6. 在构建可靠、可扩展、高性能系统方面有良好判断力,关注交付质量和工程体验…登录查看完整任职要求
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工作职责
1. 团队建设与管理 - 组建并管理点评 AI Builder 团队; - 明确团队能力模型,建立 Agent 工程、AI 工具集成、Prompt 工程、AI 评测等方向的梯队建设; - 推动团队文化建设,打造务实、自驱、开放、追求卓越的工程师团队。 2. 面向业务的 Agent 工具建设 - 深入了解点评各业务团队的工作流程和痛点; - 设计和建设面向业务团队的通用 Agent 交互平台,支持低代码/无代码创建、调试、部署 AI Agent,让非技术同学也能轻松使用 AI 能力; - 建设各类AI agent应用层能力。 3. 业务工作流程识别与 AI 提效 - 深度与业务、产品、运营高频共创,系统性梳理各团队的核心工作流程; - 识别适合 AI 介入的环节,评估提效潜力和实施路径; - 结合公司内部 AI 工具和外部 AI 能力,设计并落地提效方案; - 推动“人用工具 → 工具找人”的主动服务型产品能力转变。 4. Agentic 架构与技术体系建设 - 设计、实现和维护先进的 Agentic System,结合 Agentic RAG、Cognitive Architecture、Agentic Workflow 等前沿技术; - 解决在多模态模型、多 Agent 协作场景下的可扩展性和可靠性问题; - 完成存量 Tools/系统的低成本集成,支持业务团队自建 Skill 和 workflow; - 结合 CodeAgent 和 Spec Coding 模式,降低 AI 应用的构建门槛。 5. 数据与知识体系建设 - 保证底层数据口径统一,面向 Agent 友好; - 提供方便的企业数据集成和查询能力; - 低成本完成知识库的生产、管理、消费流程,保证知识无过时、冲突、冗余; - 完善基于测评驱动的 AI 应用生产流程,快速评估 LLM 和 Agent 效果。 6. 模型能力与 AI 生态建设 - 周期性进行 SOTA 模型评测,根据场景选择高性价比模型; - 协同训练师团队完成模型所需的训练数据生产、标注任务; - 跟踪内外部 AI 工具生态,评估并引入适合点评场景的 AI 能力。
包括英文材料
LangChain+
https://python.langchain.com/docs/tutorials/
New to LangChain or LLM app development in general? Read this material to quickly get up and running building your first applications.
https://www.freecodecamp.org/news/beginners-guide-to-langchain/
LangChain is a popular framework for creating LLM-powered apps.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
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