返回信息流AI Agent 应用工程师实习生
自动驾驶云端工程方向 · 北京
关于我们
我们是独角兽无人车公司的自动驾驶部门的云端产品团队，在做一件清晰的事——把自动驾驶研发的全套工具链路 Agent化。从数据闭环、仿真、评测、标注到上车测试，让用户用一句自然语言就能完成原本需要打开一堆控制台才能跑通的流程，加快算法研发进程。
你会做什么
具体方向按你的兴趣和强项调整,大概率包含以下几条线:
- Agent 应用开发:围绕真实工具链路(数据 / 仿真 / 评测 / 构建 / 基础建设),写 prompt、设计 workflow、抠 tool calling、把 agent
主流程从想法跑到上线
- RAG 知识库建设:接历史工单 / 内部 wiki / 接口文档,做 ingestion、切片、混合检索(BM25 + vector)、reranker,把召回质量做扎实
- Tool / Skills 设计:好的工具描述能让 agent 一次调对,烂的让它编故事——这是产品力的核心
- 评测体系:建 golden case、跑 LLM-as-judge、做版本对比;模型 / prompt / RAG 改了到底好没好,靠这套说话
- 工程化落地:写后端 API、对接内部工具系统、部署上线;视情况参与 Console / 可视化前端
我们希望你
- 对 LLM 应用 / Agent 有真实的好奇心,自己动手玩过、踩过坑(项目、比赛、开源、个人 demo 都算)
- 至少在以下一项上有扎实基础:
- 应用开发:Go / Python 熟练
- 工程化:写过线上服务,熟悉 API / 数据库 / 容器化 / K8S,能把原型变成稳定服务
- 沟通直接,能 own 一件事到底,不需要事事被 push
- 北京现场,每周 4–5 天,至少能实习 3 个月
不设学历和学校门槛,只看你做过什么、能做什么。
加分项
- 玩过 prompt caching、context engineering、模型路由这类"用 API 把成本和效果拧到极致"的工程
- 自己写过 RAG(哪怕是小 demo),知道为啥 chunk size、rerank、混合检索重要
- 设计过 tool / MCP server,理解"工具描述就是给模型的说明书"
- 用过 Claude Code / Cursor / Devin / openclaw 等做过有规模的工作
- 有完整的开源项目或技术博客,能体现技术品味
- Kaggle / 比赛 / Hackathon 拿过名次
投递方式
简历投递至:[1164703116@qq.com],邮件标题:AI Agent 实习生 - 姓名 - 学校。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / parttime-job / #986911同步于 2026/4/27
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自动驾驶研发 - AI Agent 应用工程师实习生（可转正）
a2019212341
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