美团(meituan)招聘AI Agent研发工程师
招聘职位:
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部门介绍:
美团的使命是“帮大家吃得更好,生活更好”,公司聚焦“零售 + 科技”战略,和广大商户与各类合作伙伴一起,努力为消费者提供品质生活,推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。
2018年9月20日,美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心,不断加大在科技研发方面的投入,更好承担社会责任,更多创造社会价值,与广大合作伙伴一起发展共赢。
岗位职责:
1. 负责充电宝研发团队 AI-Pipeline 的设计与落地,围绕运产研测全链路研发范式迭代,构建从需求生成到代码交付的 Agent 协作工作流,推动研发效率系统性提升。
2. 负责各阶段 Agent 的工程化建设,设计 Agent 间的职责边界、产物规范与串联逻辑,确保 Pipeline 可控、可调试、可扩展。
3. 负责 AI-Pipeline 基础设施建设,包括 Agent 编排引擎、知识库工程化(多源归集、增量更新、召回优化)、CI/CD 自动触发链路等,支撑全链路 Autopilot 稳定运转。
4. 深度参与研发范式迭代,结合试点项目持续优化 Spec 模板、Rules 规范与 Prompt 工程,将实践经验沉淀为团队可复用的知识资产,推动 AI 辅助研发从工具使用升级为范式落地。
任职要求:
1. 本科及以上学历,计算机相关专业,具备扎实的工程基础(数据结构、系统设计、分布式),理解技术选型背后的 why,不只记实现。
2. 三年以上后端或全栈开发经验,有独立完成模块级架构设计的能力,能产出可评审的设计文档;具备 1 年以上 AI Coding 实践经验。
3. 理解 Agent 应用实现原理,掌握 Prompt Engineering、RAG、Function Calling/MCP/Skill 等核心技术,能结合业务需求做合理的模型选型与能力边界判断。
4. 具备 AI 输出质量评估能力,能对 AI 生成的代码、方案、测试结果进行独立评估,识别隐藏问题,能设计验证规则区分"说做完了"和"真的做完了"。
岗位亮点:
1. 范式最前沿: 深度参与研发范式从"人写代码"到"人指挥 Agent 团队交付"的实质性转变,不是用 AI 工具辅助,而是设计和建设 AI-Pipeline 本身,是这一轮范式迭代的亲历者和推动者。
2. 场景够真实: 充电宝业务日单量千万级,运产研测全链路都是真实试点场景,Agent 产物直接影响线上交付质量,能在真实环境中快速积累 AI 工程落地经验。
3. 成长有深度: 团队在 Spec 工程、Agent 编排、知识库体系、自动化测试等方向均有系统性积累,加入即可站在已有实践基础上继续深挖,而不是从零摸索。
美团的使命是“帮大家吃得更好,生活更好”,公司聚焦“零售 + 科技”战略,和广大商户与各类合作伙伴一起,努力为消费者提供品质生活,推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。
2018年9月20日,美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心,不断加大在科技研发方面的投入,更好承担社会责任,更多创造社会价值,与广大合作伙伴一起发展共赢。
岗位职责:
1. 负责充电宝研发团队 AI-Pipeline 的设计与落地,围绕运产研测全链路研发范式迭代,构建从需求生成到代码交付的 Agent 协作工作流,推动研发效率系统性提升。
2. 负责各阶段 Agent 的工程化建设,设计 Agent 间的职责边界、产物规范与串联逻辑,确保 Pipeline 可控、可调试、可扩展。
3. 负责 AI-Pipeline 基础设施建设,包括 Agent 编排引擎、知识库工程化(多源归集、增量更新、召回优化)、CI/CD 自动触发链路等,支撑全链路 Autopilot 稳定运转。
4. 深度参与研发范式迭代,结合试点项目持续优化 Spec 模板、Rules 规范与 Prompt 工程,将实践经验沉淀为团队可复用的知识资产,推动 AI 辅助研发从工具使用升级为范式落地。
任职要求:
1. 本科及以上学历,计算机相关专业,具备扎实的工程基础(数据结构、系统设计、分布式),理解技术选型背后的 why,不只记实现。
2. 三年以上后端或全栈开发经验,有独立完成模块级架构设计的能力,能产出可评审的设计文档;具备 1 年以上 AI Coding 实践经验。
3. 理解 Agent 应用实现原理,掌握 Prompt Engineering、RAG、Function Calling/MCP/Skill 等核心技术,能结合业务需求做合理的模型选型与能力边界判断。
4. 具备 AI 输出质量评估能力,能对 AI 生成的代码、方案、测试结果进行独立评估,识别隐藏问题,能设计验证规则区分"说做完了"和"真的做完了"。
岗位亮点:
1. 范式最前沿: 深度参与研发范式从"人写代码"到"人指挥 Agent 团队交付"的实质性转变,不是用 AI 工具辅助,而是设计和建设 AI-Pipeline 本身,是这一轮范式迭代的亲历者和推动者。
2. 场景够真实: 充电宝业务日单量千万级,运产研测全链路都是真实试点场景,Agent 产物直接影响线上交付质量,能在真实环境中快速积累 AI 工程落地经验。
3. 成长有深度: 团队在 Spec 工程、Agent 编排、知识库体系、自动化测试等方向均有系统性积累,加入即可站在已有实践基础上继续深挖,而不是从零摸索。
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