腾讯腾讯云-MaaS高级后台研发工程师
任职要求
1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，3 年及以上云原生/AI工程化研发经验； 2.精通至少一种主流语言（Golang/Java/Python），具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络基础，有高并发分布式系统实践优先； 3.熟悉云原生技术栈：K8s、Docker、微服务、RPC/HTTP、消息队列、数据库、缓存，有云厂商或中间件研发经验优先； 4.了解大模型全流程：训练、微调、RAG、推理引擎、量化、蒸馏、向量数据库等，有MaaS/LLM In…
工作职责
1.负责腾讯云MaaS核心平台研发，涵盖模型托管、在线推理、微调训练、数据预处理、Prompt工程、安全审核等全链路系统设计与实现； 2.负责MaaS产品API网关、SDK、控制台、任务调度系统、监控告警、计费计量等模块开发，保障系统高可用、高稳定、可扩展； 3.协同算法、产品、算力、安全团队，完成模型适配、性能优化、工程化封装、合规加固，推动混元及第三方模型快速上线与稳定服务； 4.跟踪业界大模型工程化、云原生、分布式系统技术趋势，持续优化架构，提升研发效率与产品竞争力。
1.负责腾讯云MaaS产品的日常运营及商业化策略制定，推动经营目标达成； 2.持续关注MaaS领域的行业动态、技术趋势及同类产品动向；深入分析市场竞争格局，制定有效的运营策略与竞争性策略； 3.参与产品需求策划过程，提出运营类需求与建议，站在用户角度驱动产品发展； 4.构建并优化产品运营相关的数据监控体系，提供优化建议以持续改善运营效率。
1、深入行业（金融、汽车、游戏、电商等）业务链路，主动挖掘高价值的Agent应用场景，定义Agent的业务边界，设计面向复杂任务的智能工作流与多步骤规划方案； 2、基于火山方舟平台，负责Agent系统的端到端设计与实现，涵盖Context Engineering（上下文工程）、State Management（状态管理）、Tool Orchestration（工具编排）及Memory（长短期记忆）等核心组件的调优； 3、针对Agent在特定行业的需求，设计闭环的效果评估体系；协同算法团队进行SFT（微调）与Prompt策略调优，解决Agent在实际场景中的问题； 4、沉淀Agent架构设计的最佳实践，输出可复用的Agent资产库（如标准Skill、Sandbox配置、行业提示词模板）。
● 作为海外AI业务高级解决方案架构师SA，同时承担SA leader职责，支持 AI MaaS（模型即服务）销售团队拓展国际客户的 AI 大模型业务，提升阿里大模型产品在海外市场的 Token 调用量。 ● 与全球客户就 AI 业务需求与技术架构进行深入沟通，准确理解业务与技术诉求，识别并引导AI MaaS商机落地。 ● 基于阿里云百炼平台上的 Qwen、Wan 等大模型产品，为客户设计可落地的 AI 大模型与云上解决方案，涵盖但不限于 Qwen、Wan、GPU、云IaaS/PaaS等产品。 ● 针对客户所处行业及具体业务场景（如社交平台、模型平台、视频平台、AI 数据服务、企业 AI 提效等），提供包括模型选型、架构设计、提示词工程（Prompt Engineering）、RAG 构建、Agent 开发等方面的咨询建议，助力客户业务高效落地。 ● 根据客户需求，设计并开发相关业务场景的 Demo，通过 Prompt 工程、工作流编排等方式，向客户进行产品演示与技术交流，推动项目顺利落地。 ● 承担AI MaaS SA leader的管理职责，负责组内SA的培养和管理责任，并针对区域和场景化的方案抽象，组织方案规模化GTM和赋能。 ● 协同并推动内部 AI 产品研发团队，将客户需求转化为产品改进需求，持续优化 AI 模型能力，并为重点客户提供 AI 产品及运维问题的专项支持。
● 作为海外AI业务高级解决方案架构师SA，同时承担SA leader职责，支持 AI MaaS（模型即服务）销售团队拓展国际客户的 AI 大模型业务，提升阿里大模型产品在海外市场的 Token 调用量。 ● 与全球客户就 AI 业务需求与技术架构进行深入沟通，准确理解业务与技术诉求，识别并引导AI MaaS商机落地。 ● 基于阿里云百炼平台上的 Qwen、Wan 等大模型产品，为客户设计可落地的 AI 大模型与云上解决方案，涵盖但不限于 Qwen、Wan、GPU、云IaaS/PaaS等产品。 ● 针对客户所处行业及具体业务场景（如社交平台、模型平台、视频平台、AI 数据服务、企业 AI 提效等），提供包括模型选型、架构设计、提示词工程（Prompt Engineering）、RAG 构建、Agent 开发等方面的咨询建议，助力客户业务高效落地。 ● 根据客户需求，设计并开发相关业务场景的 Demo，通过 Prompt 工程、工作流编排等方式，向客户进行产品演示与技术交流，推动项目顺利落地。 ● 承担AI MaaS SA leader的管理职责，负责组内SA的培养和管理责任，并针对区域和场景化的方案抽象，组织方案规模化GTM和赋能。 ● 协同并推动内部 AI 产品研发团队，将客户需求转化为产品改进需求，持续优化 AI 模型能力，并为重点客户提供 AI 产品及运维问题的专项支持。