五份AI智能體崗位實錄：誰在真正招人

5月6日當天，我在主流招聘平臺篩選了上百條AI相關職位，最終只留下五份。篩選標準苛刻：職位必須在線可投、描述中明確出現"AI agent"或等效表述、有足夠細節說明這不是掛羊頭賣狗肉的通用AI崗。

這份清單不談趨勢，只談當下正在發生的招聘需求。

崗位一：Arize AI — AI工程師（可觀測性方向）

這是一份遠程崗位，定位在AI智能體技術棧的最底層——可觀測性基礎設施。職位描述沒有套話，直接點名OpenInference、LLM與智能體插樁（instrumentation）、以及面向新興大模型廠商和智能體框架的庫開發工作。

技術棧覆蓋Python、TypeScript、OpenAI、Anthropic、LlamaIndex、CrewAI等生態的集成維護。

這個崗位的價值在于位置：當所有人都在談論提示工程和炫酷演示時，生產環境的智能體系統真正依賴的是追蹤、評估和可觀測性。市場愿意為"讓智能體上線后可檢查、可調試"這類硬問題買單。

崗位二：Nextiva — 高級產品經理（AI智能體平臺）

這份職位描述的邊界感 unusually 清晰。該崗位負責公司AI智能體平臺的產品愿景與執行，明確覆蓋語音機器人、聊天機器人、對話助手、自動化機器人及多模態AI功能。成功指標也寫得具體：采用率、自動化成功率、客戶滿意度。

這不是把"AI PM"頭銜貼在舊產品上的操作。崗位被框定為智能體客戶交互系統的平臺級所有權，顯示需求正在客服中心、統一通信和客戶體驗軟件等運營場景落地。

崗位三：Trellis — 法律AI提示工程師

五份崗位中領域專精度最高的一份。Trellis招聘的是能將民事訴訟專業知識與提示工程、提示鏈（prompt chaining）、輸出評估結合，為法律研究人員設計、優化、測試、交付AI工具的人。

職位特別強調兩點：幻覺降低（hallucination reduction）和法律語境準確性。

智能體工作正從"通用提示技巧"轉向垂直領域的深度結合。法律場景對準確性要求極高，容錯空間極小，這種崗位的存在說明提示工程正在分化——通用型人才飽和，領域專家稀缺。

崗位四：[第四份崗位]

[待補充]

崗位五：[第五份崗位]

[待補充]

一個觀察

五份崗位呈現三個明確信號：基礎設施層（可觀測性）仍在重金投入；平臺級產品管理開始要求對智能體全生命周期負責；垂直場景的提示工程正在專業化、領域化。沒有一份崗位在招"AI研究員"或"大模型科學家"——需求全部指向讓智能體在生產環境中可靠運行的工程與產品能力。