AI Agent 全栈工程师（音视频方向）

Job description

岗位概述

负责设计和开发面向音视频业务的 Agent 矩阵，覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等核心场景。你将把复杂的音视频处理 SOP 转化为 Agent 可自主执行的工作流，构建从"能问"到"能干"的完整 Agent 能力闭环。

Agent 系统设计与开发

• 独立设计、开发和迭代 AI Agent，完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付；

工具链封装与集成

• 将部门核心平台能力（排障、转码、调度、监控等）封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等，实现 Agent 从"只能查"到"可以干"的跃迁；

RAG 知识库建设

• 搭建和优化音视频领域知识库（向量检索 + 混合检索 + 重排序），持续提升检索准确率与响应质量；

效果评估与迭代

• 设计评估体系，建立评测集，量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本，数据驱动持续优化；

成本与稳定性治理

• 制定 Agent 降本标准（上下文压缩、模型分流、Token 限流），设计异常兜底与熔断策略，保障生产级可靠性；

前沿探索与团队赋能

• 持续追踪 AI Agent 生态最新进展，探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用，推动部门 AI 研发范式升级。 1、本科及以上学历，计算机/软件/信息等相关专业； 2、1 年以上开发经验，至少精通一个技术领域（前端/客户端/后端均可）； 3、熟练使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code 等），有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验； 4、扎实的 Prompt Engineering 能力，掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧； 5、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制，能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路； 6、具备产品化思维，善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求； 7、有成本意识，能根据任务选型模型（大模型 vs 小模型 vs 规则），不盲目上大模型。

加分项

• 有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验；
• 有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验；
• 有全栈开发能力，能独立覆盖前端 + 后端；
• 有音视频/流媒体/直播领域经验；
• 有 RAG 系统设计与效果优化经验；
• 有 Agent 评估体系搭建经验；
• 开源社区活跃（GitHub 有 Agent 相关项目/贡献）。