腾讯大模型独立站-后台开发工程师
任职要求
1.本科以上学历，计算机或相关专业，3年及以上相关工作经验，软件工程知识结构全面，计算机基础扎实，精通常用数据结构与算法； 2.熟悉linux系统与开发环境，熟悉TCP/IP协议，HTTP协议，socket编程技术； 3.熟悉云原生技术栈（Docker/K8s/Service Mesh）、掌握RESTful/gRPC/WebSocket等接口开发，熟悉OpenAPI规范； 4.具备分布式系统开发经验，熟悉MySQL/redis/afka/Prometheus等中间件； 5.具备高度的责任心自驱力，高度用户优先的思考模式，…
工作职责
1.负责海外web网站后端功能开发与性能优化，及web后台高可用架构设计与开发； 2.负责web服务部署、日常运营保障、问题排查等工作，与内部与产品、服务开发、测试等多角色密切配合协作，确保产品迭代进度； 3.负责网站监控告警跟进，监控追踪API调用状态、资源使用率及服务质量（SLA）； 4.负责开发者文档、SDK工具包及代码样例维护，提升第三方接入体验。
1、大模型与智能体核心能力建设： 围绕销售及大件业务场景，负责大语言模型在意图识别、规划理解、多轮对话、用户画像与偏好洞察、话题与线索分析、知识问答及 chatBI 等核心能力上的应用设计、微调与持续优化，支撑线索智能体、销售助手智能体及大件智能体等关键场景落地。 2、智能体推理链路与多智能体协同设计： 参与线索子智能体、销售助手子智能体、大件智能体与一级、三级销售智能体的大模型协同架构设计，构建基于大模型的多轮推理、任务分解与业务决策链路，提升智能体在复杂销售与大件业务场景下的理解、决策与协同执行能力。 3、智能体工程化与能力复用建设： 设计并持续优化 Prompt、RAG（检索增强生成）、工具调用及 Agent 协作机制，推动大模型、推荐及相关决策能力的工程化落地，保障智能体能力的稳定性、可扩展性与跨场景复用。 4、业务决策模型与数据驱动优化： 结合销售线索质量、智能报价与折扣策略等业务需求，支持折扣方案模型的优化与场景拓展，通过数据挖掘与分析持续评估智能体与模型效果，驱动核心能力的迭代优化与业务价值提升。
1、大模型与智能体核心能力建设： 围绕销售及大件业务场景，负责大语言模型在意图识别、规划理解、多轮对话、用户画像与偏好洞察、话题与线索分析、知识问答及 chatBI 等核心能力上的应用设计、微调与持续优化，支撑线索智能体、销售助手智能体及大件智能体等关键场景落地。 2、智能体推理链路与多智能体协同设计： 参与线索子智能体、销售助手子智能体、大件智能体与一级、三级销售智能体的大模型协同架构设计，构建基于大模型的多轮推理、任务分解与业务决策链路，提升智能体在复杂销售与大件业务场景下的理解、决策与协同执行能力。 3、智能体工程化与能力复用建设： 设计并持续优化 Prompt、RAG（检索增强生成）、工具调用及 Agent 协作机制，推动大模型、推荐及相关决策能力的工程化落地，保障智能体能力的稳定性、可扩展性与跨场景复用。 4、业务决策模型与数据驱动优化： 结合销售线索质量、智能报价与折扣策略等业务需求，支持折扣方案模型的优化与场景拓展，通过数据挖掘与分析持续评估智能体与模型效果，驱动核心能力的迭代优化与业务价值提升。
工作职责： 1、大模型与 Agent 平台架构研发：负责大模型平台、Agent 应用平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构下高可用、高性能、可扩展的微服务体系，支撑模型能力从训练、部署到业务应用的端到端落地。 2、AI 生产链路与 LLMOps 建设：建设面向大模型全流程的 LLMOps / DevOps 能力，覆盖模型训练、模型管理、推理部署、服务发布、监控告警、任务诊断、效果评估等环节，提升大模型生产效率和稳定性。 3、Agent 应用平台建设：参与建设面向业务研发和算法团队的 Agent 开发平台，支持 Agent Workflow、Tool Calling、Function Calling、MCP、RAG、Memory、多轮对话、调试诊断、应用发布等核心能力，降低大模型应用开发和上线门槛。 4、Pipeline 与任务编排系统建设：负责大模型任务流、Pipeline、Argo Workflows / Kubeflow 等任务编排能力建设，提升训练、部署、评估、Agent 应用构建等复杂任务的自动化、可观测和可恢复能力。 5、平台与框架深度结合：将平台能力与训练、推理、部署、Agent Framework 深度结合，通过任务调度、弹性容灾、失败重试、资源隔离、链路追踪、性能优化等能力，端到端提升 AI 生产效率。 6、平台体验优化及业务协同：持续优化 AI 平台和 Agent 应用平台的易用性、稳定性和开发者体验，与算法、推理、训练、云原生、业务研发等团队协作，将平台能力沉淀为可复用、可规模化的标准化能力。
1、基于DeepSeek开源模型，通过LoRA/QLoRA等技术，针对房产交易场景适配微调； 2、与团队协同，构建清洗企业房产交易数据集（如房源特征、客户画像、交易政策等）。