百度数据平台-Data Agent 研发工程师-2026AIDU(J93348)
任职要求
-计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业本科及以上学历 -有AI相关开发经验和实践，有AI Agent或智能对话系统开发经验者优先 -熟悉RAG技术栈，有实际项目经验（如基于LangChain、LlamaIndex等框架开发） -深入理解大模型的应用与优…
工作职责
-负责AI Agent及相关智能应用的设计、开发和优化，打造高效、可靠的Agent系统 -深入探索大模型（如GPT、Claude等）的应用场景，优化Agent的决策、推理和交互能力 -主导RAG（检索增强生成）相关技术的研发，提升Agent的知识检索与生成质量 -研究并应用最新的AI技术（如多模态、强化学习等），提升Agent的智能化水平 -与产品、算法、工程团队紧密协作，推动AI Agent的落地和规模化应用 -关注行业前沿技术动态，确保团队技术方案保持领先
加入DataWorks团队，一起构建下一代AI Native的大数据开发平台，包括但不限于以下工作： 1. 参与设计、开发和实现Data Agent，包括记忆模块、规划模块和工具调用模块； 2. 参与设计与开发基于大模型的可扩展的智能SQL编程助手，支持多轮推理、任务分解与上下文记忆； 3. 负责语言服务器协议（LSP）的实现与优化，支持主流SQL语言的智能提示、跳转、重构等功能； 4. 深入理解大数据开发者行为模式，通过日志分析与交互反馈，持续迭代提示策略，降低误触率、提升采纳率； 5. 支持高 QPS 下的低延迟响应，并建立完善的监控、告警与性能追踪体系，快速识别性能瓶颈、内存泄漏、连接堆积等问题； 6. 持续跟踪Data Agent、大模型、代码补全等前沿技术发展，推动团队技术水平提升。
1.负责数据科学平台dataops+mlops+devops相关工具链(包括Notebook、数据标注、合成、特征、模型、推理、Agent应用等)的设计和开发工作； 2.负责优化系统架构，提升在线特征、推理等服务的性能和稳定性，提升研发质量和效率。
负责阿里集团、阿里云战略级产品SLS研发，在日增数百PB级的超大规模实时数据之上，挑战从“经典可观测性”向“AI Native 基建”的跨越。通过实时采集、索引、存储、语义检索和分析等技术，实时处理每日数百PB海量数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据检索和分析服务。加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，打造新一代的AI基础设施。 1. 定义下一代 AI 数据基座： 基于现有海量日志平台，重构面向 Agent Runtime 的数据基础设施，解决高吞吐写入与低延迟语义检索共存的工程难题； 2. 构建 Data + AI 飞轮： 研发高性能的数据清洗与向量化流水线，从数据中实时化萃取高质量数据，构建AI存储和检索系统，通过构建数据反馈回路，使模型和Agent持续进化； 3. 超大规模系统攻坚： 维护并演进日处理百 PB 级数据的实时平台，在极致的成本与性能约束下，探索存算分离、混合索引等前沿技术落地。
1、负责1688 数据中心 AI Data重点项目，以及AB实验平台、数据资产平台、指标中心、ChatBI等数据平台的后端系统设计与核心模块开发及优化； 2、参与AI Agent相关系统研发，包括但不限于智能任务调度、工具调用（Tool Calling）、记忆管理、多轮对话状态维护等后端能力设计与实现； 3、设计高并发、高可用、可扩展的服务架构，支撑 AI Agent 与数据平台的深度集成，如通过函数调用触发数据查询、指标计算或实验配置； 4、与数据科学家、算法工程师及前端团队高效协作，推动数据产品落地，提升业务决策效率与智能化水平。