百度云原生微服务研发工程师实习生（J78440）
任职要求
-计算机或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础知识和编程能力 -熟练掌握Go、Java、Python等至少一种编程语言 -了解微服务架构相关技术，如微服务治理、Spring Clo…
工作职责
-负责百度云原生微服务产品的功能设计与研发 -负责客户业务迁移对接，保障客户业务在百度云原生产品上的稳定性 -负责与产品经理、测试团队以及其它部门的沟通协作 -探索业界最新技术方向，参与开源社区，提升百度云原生核心竞争力
1、参与后端平台架构相关的项目开发工作，为公司内部技术线提供技术支持与赋能 2、充分理解现有产品需求和架构设计，对承接的需求提出合理可行的技术方案，并负责开发实现； 3、负责对实现的代码、维护的项目，进行准确性、稳定性、合理性等方面的评估与研发； 4、遵守开发规范，完成代码编写和单元测试，参与功能需求分析及文档输出，参与概要设计并能够根据概要设计完成各自功能模块开发、自测等工作； 5、按照上级指派的开发任务，在保证交付质量的前提下按时完成，积极分享和学习前沿技术
探索多模态大模型与Agent 技术在游戏研发、运营及玩家生态中的前沿应用。在这里，你将在资深工程师的指导下，参与现有 AI 产品的维护与持续迭代，并深度参与核心 AI 系统的架构设计，利用大模型技术为游戏业务深度提效。 主要职责： 1. 产品迭代与应用维护：在指导下跟进并负责现有 AI 产品的日常维护与功能迭代。通过数据回流与 Badcase 分析，持续优化 Prompt 策略与模型表现，保障并提升业务场景下的模型产出质量。 2. 多模态大模型探索与落地：探索视觉语言模型（VLM）等多模态技术在游戏业务中的应用。例如：结合图文或音视频流，实现游戏内的bug识别，内容安全审核等功能。 3. Agent 系统架构设计：深度参与 Agent 系统的设计与开发。研究多智能体协同、复杂工具调用、动态规划和长短期记忆管理，打造能帮助业务方提效的agent工作流。 4. 大模型服务部署与工程优化：参与模型的推理加速与工程落地。基于 vLLM / TensorRT-LLM 等框架进行模型服务化，配合团队完成微服务架构下的 AI 接口封装、Docker 容器化部署以及高并发场景下的性能调优。
1. 参与基于大语言模型（LLM）的AI应用后端开发，包括核心逻辑设计、API接口开发及系统集成； 2. 研究并实践LLM相关技术（如RAG、Planning、Tooluse、Memory、MCP等），优化模型推理效率与业务适配性； 3. 设计并实现AI应用的后端架构，保障系统的高性能、高可用性及可扩展性； 4. 参与AI服务的部署、测试与性能优化，编写技术文档及维护代码； 5. 与算法团队协作，推动LLM模型在实际业务场景中的落地与迭代。
注意：该岗位需要提前实习，实习满2个月后，公司会安排实习转正答辩，答辩通过即有机会获得校招offer。 关键词：云原生（Docker、K8s）、公有云、私有云、混合云、集群 1. 负责开发集群容器管理平台等云原生开发项目； 2. 调研云原生最新和未来发展方向，推动产品和技术架构的演进； 3. 负责设计公有云、私有云及混合云方案，包括基础设施、微服务架构等方案的规划及平台部署。