百度深度学习技术平台部_AI应用研发工程师(J70382)

团队介绍： AE 技术部致力于打造全球买、全球卖的极致购物体验，通过世界一流的技术架构，服务全球200+多个国家和地区的数亿消费者与数十万卖家。面对多元化的用户需求、本地化挑战以及独特的数据安全政策，我们构建了独特的系统部署与架构设计，涵盖基础链路、用户增长，商家商品，运营平台及泛导购等核心领域，为全球电商业务提供创新解决方案！ 职位描述： AI 全栈工程师是一个高度综合性的技术角色，要求工程师能够覆盖AI智能领域的全流程开发工作，需要在掌握传统工程研发、机器学习、深度学习的核心技术的同时，还需熟悉从数据处理、模型训练到部署落地的各个环节，并具备跨团队协作的能力。 1、负责电商领域AI相关产品的全流程开发，包括但不限于大模型 Agent 应用的架构设计、工程实现、系统部署及迭代优化； 2、参与大模型技术在多场景解决方案中的落地实施，开展技术攻关与效果验证，推动 AI 能力在商业化场景的价值转化； 3、主导/参与大模型应用开发和技术中台建设，持续优化系统架构的高可用性、可扩展性及服务稳定性； 4、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； 5、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。

您将负责设计、构建和优化能够自主驱动支付能力的AI智能体，并参与建设AI时代的支付基建，核心职责包括： 1. 智能体系统设计与开发：主导或参与企业级AI Agent平台及支付智能体模块的架构设计、研发与持续迭代。负责智能体工作流、任务规划、意图识别等核心功能模块的开发与优化。 2. 支付生态集成与创新：重点攻关AI Agent与支付系统的深度融合。研究并实现通过自然语言指令或智能体自主决策，无缝、安全地调用支付接口，完成下单、支付、分佣等商业闭环。 3. 多智能体协同与平台构建：设计和开发支持多AI Agent协同交互的框架，实现内外部开发的Agent通过标准协议接入，并确保支付等敏感信息的安全隔离。构建高并发、高可用的智能体应用服务平台。 4. 核心技术攻坚：深入应用大语言模型（LLM）技术，聚焦于智能交互、RAG（检索增强生成）、意图识别、多轮对话等领域，持续提升智能体在支付场景下的决策准确性与用户体验。 我们提供 ● 参与行业前沿的AI Agent与支付生态融合项目的机会，您的工作将直接赋能下一代智能商业应用。 ● 丰富的技术培训和学习资源，支持个人在AI领域的持续成长。

1. 负责商业化的机器学习平台研发；负责相关平台的能力建设、平台运维、质量保障； 2. 负责开发大模型应用和落地相关算法服务和平台，包括不限于大模型训练平台、大模型部署平台、Agent平台、大模型交互平台等； 3. 负责相关的技术预研和创新落地；技术创新如专利、论文的撰写； 4. 负责外部技术影响力交流等。

1. 负责商汤SenseCore AI云、大模型开发平台等产品项目落地的技术工作，包括云基础设施、大模型基础设施优化、大模型应用开发等业务架构设计，以及AI应用定制化开发的技术设计和技术管理工作； 2. 负责客户技术对接，协同公司内外部产品团队、售前团队以及项目管理团队，做好需求管理，参与并指导团队实施项目定制化开发工作，完成客户项目落地； 3. 拓展和对接合作伙伴，围绕产品构建解决方案和技术生态体系。