腾讯大模型应用全栈工程师
任职要求
1.有2年以上智能化应用相关工作经验，具有自然语言处理、计算机视觉或者深度学习相关专业硕士以上学历者优先； 2.熟练使用React进行业务迭代开发，有大型前端项目开发经验或组件库/工具库开发经验、熟悉Node.js开发，有全栈开发能力熟悉微服务架构者优先； 3.具备扎实的LLM相关理论知识，熟悉主流大模型，了解大模型的微调、增量预训练、对齐以及部署加速等相关知识，具备实操能力； 4.熟悉数据分析、数仓建模、数据处理相关知识，有基于大模型的RAG/ChatBI/Agent/Da…
工作职责
1.大模型驱动的智能分析系统开发： 构建基于大模型的智能数据分析平台，集成RAG、Agent等框架，实现自然语言交互式数据查询、自动化报告生成及业务决策支持； 开发多模态数据处理系统（文本、图像、时序数据），结合大模型实现智能数据清洗、特征提取及跨模态关联分析； 2. 前沿技术探索与业务落地： 探索大模型与行业场景结合，如智能营销用户增长策略、供应链预测优化、风险智能体（Risk Agent）开发，推动数据智能产品创新。
1、Agent创新产品的增长黑客，负责AI大模型相关产品的全栈全流程开发，包括但不限于大模型 Agent 应用的架构设计、前后端工程实现、系统部署和迭代优化。 2、前沿技术规模化应用的架构师，探索前沿技术落地可能性，参与技术决策并推动关键技术预研，构建企业大模型应用技术生态； 3、商业化应用专家，协同运营、产品、设计等协同团队共同完成复杂项目的技术方案设计与实施。 4、极简交互和极致体验追求者，有独立开发项目者优先。
1、基于大模型的应用场景，搭建高水准的前后端服务； 2、大模型能力与业务系统的深度集成，设计标准化的 Prompt Engineering 方案，搭建模型训练 Pipeline，实现从数据预处理、模型训练到模型服务的完整工程化闭环； 3、与团队紧密合作，理解业务需求，提供技术支持，共同推动项目的顺利进行。
1、大模型应用前端界面与后端服务开发、数据库设计与优化； 2、大模型应用开发全流程工作，包括但不限于多模态大模型接入、AI Agent开发、RAG优化、流程编排、MCP及工具开发、AI可观测性等； 3、参与大模型应用产品的需求分析、技术选型、方案设计、用户体验提升等； 4、关注AI与大模型领域技术发展趋势，并灵活应用于项目中。
1、端到端功能建设及交付：参与点点（Dots）AI 对话应用的全栈功能研发，熟练借助 AI 编程工具（如 Claude Code、Cursor、Codex 等）实现人机协同编程，独立完成完整功能模块的端到端（Client-Server-AI）架构设计与高质量交付。 2、Agent 系统与工作流建设：参与构建连接大模型与业务场景的 Agent 系统，设计并落地多步推理（Multi-step Reasoning）、动态 Workflow 编排、多模型路由、多样 Tool Calling 、 DeepResearch 等核心机制。 3、服务端与高并发对话系统研发：参与 AI 对话产品服务端核心架构设计，构建支撑千万级并发的流式消息分发与路由系统（基于 SSE / WebSocket / gRPC 等协议）；推进微服务系统容量规划、全链路追踪（Trace）与性能瓶颈调优。 4、大前端与跨端交互体验攻坚：具备跨端视野，深度参与大前端（iOS / Android / Web / RN）核心模块开发，攻坚富文本与复杂卡片渲染、多模态交互（音视频 / 图像）、复杂动画及极致的客户端性能治理（启动、内存、卡顿与流畅度）。 5、全链路高可用保障：针对复杂 AI 任务的不确定性与不可靠性，设计并实现健壮的工程兜底机制，构建高可用的服务架构，涵盖中间状态存储与恢复（Memory/State Management）、长链路容错、智能重试与降级，支撑核心场景的工业级稳定性。