大多数AI岗位清单都太宽松了。职位描述里提一次大语言模型，就被归类成AI代理岗。我设了更高的门槛。

这份短名单只保留5月6日仍在官方招聘页面开放的职位，且工作内容明确是代理型：构建代理、编排代理、赋予工具、管控行为，或将其部署到真实工作流。没有转载农场，没有模糊的通用AI头衔，每个职位都直接链接到企业官方申请页。

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筛选标准：仅官方公司招聘页面；远程或支持远程；5月6日申请通道仍开放；职责描述明确涉及AI代理，而非营销话术；排除人才储备型占位符和无代理范畴的通用AI岗位。

币安：AI应用工程师（先锋人才计划）

地点：亚洲远程，全职。这是初级工程岗，但分量不轻。核心工作是构建生产级AI代理工作流和内部AI系统，解决实际业务问题，而非研究演示。

职责描述异常明确：构建真实运营场景的AI代理工作流；将工具、API、内部服务、数据库和知识源整合进代理行为；优化质量、延迟、可靠性、安全性和成本；设计提示结构、编排逻辑、记忆或检索模式，以及人工接管流程。

这意味着币安招的不是只会调提示词的人，而是懂工具调用、护栏机制和迭代评估的生产级代理设计师。适合有实习或初级工程经验、已具备代理循环、工具调用、检索思维和务实交付能力的人。

Immuta：高级软件工程师（代理访问）

地点：美国远程，全职。Immuta招高级后端工程师，负责代理栈中最不显眼却最关键的层：自主系统的治理化数据访问。

这个岗位位于AI与企业数据安全的交叉点。职责不是通用AI基础设施，而是专门构建让自主代理能够发现、认证并安全访问受治理企业数据的系统。

这是真正的代理工作——生产级代理的价值取决于它们被允许接触的系统。如果代理无法安全地查询数据库、读取文件或调用内部API，它就无法完成实际任务。Immuta要的是能把安全策略转化为代理可执行访问规则的人。

适合有数据平台、访问控制或安全工程背景，且理解代理需要结构化、可审计、受治理的数据访问的工程师。这是企业AI中较少被讨论但至关重要的领域。

为什么这两个岗位值得关注

币安的职位代表"全栈代理工程"的成熟——从提示工程扩展到工具集成、编排和运维。Immuta的岗位则指向一个被低估的瓶颈：代理的数据权限治理。两者都强调"交付"而非"实验"，这是当前AI招聘市场从概念验证转向生产部署的明确信号。