百度高级研发工程师(营销AI Agent方向)（J86308）
任职要求
-本科及以上学历, 计算机科学、人工智能、数学等相关专业，具有3年以上服务端开发经验，精通分布式系统原理和架构设计 -至少精通Java/Go/Python其中一种编程语言, 熟悉常用的算法和数据结构，熟悉常用的软件设计模式并能根据实际情况灵活应用 -具备清晰的思路，良好的业务理解能⼒、系统分析和软件设计能⼒，优秀的沟通能⼒及项⽬推动能⼒ -热爱技术，持续学习，敢于挑战难题，期盼为加速AGI降临贡献一份力量 -加分项（其一即可）：有Agent落地企业级应用的经验/熟悉主流智能体框架开发（AutoGen/MetaGPT/MCP/A2A等）的架构与开发模式，有自动化流程编排经验者优先/具备AI Agent全链路开发能力，包括数据合成、模型训练、评测体系搭建的工程经验/具有智能外呼、营销自动化（MA）或企业级SaaS营销产品0-1搭建背景经验者优先
工作职责
-负责营销SaaS产品数字员工智能体应用的需求调研、设计及研发落地工作，结合已有的外呼、客服等应用产品，推动AI Agent在营销、客户服务等To B垂直领域落地并取得业务价值 -负责营销场景售前线索收集、售中对话分析、售后客服等场景化Agent技术预研、架构设计、业务模型抽象及功能开发保持对业务场景的敏锐洞察，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，沟通并分析产品需求，制定技术方案，设计与研发核心系统及模块，推动产品快速迭代 -负责AI Agent框架设计与实现，构建高可用、低延迟的AI Agent生产环境。探索大模型与Agent技术的结合，解决复杂场景下的推理能力 -优化Agent与工具调用的协同机制，提升任务规划、自主决策和交互体验，构建各场景化Agent的自动化评估系统
负责智能客户运营等多个产品的算法研发与落地，机器学习建模、前沿技术追踪、大语言模型Large Language Model (LLM) 技术在各垂类业务场景落地的核心技术攻坚等。 比如智能运营助手、营销答疑助手、营销Agentic Workflows构建等场景的大模型落地，提升内外部用户的服务效率和用户体验。 职位描述： ‒ 负责基于通用基座大模型结合领域数据构建营销服务领域大模型，包括但不限于如下场景的营销LLM关键技术攻坚： 1. 大模型落地业务场景识别 2. 垂域数据清洗 / 构造 3. 垂域LLM的后训练 4. 搜索增强RAG 5. LLM Agents 6. LLM推理加速 ‒ 探索基于大模型技术的营销场景服务新形态，包括多场景下的大模型对话机器人、智能辅助Copilot、Agentic Workflow大模型在实际业务场景中的落地，打造营销领域的AI Agent标杆。
1. 产品研发：负责营销方向产品迭代，联合业务推进AI化转型，使用 React、MachPro/Mach等建设大营销体系，保障研发过程质量、交付周期、产品稳定性、产品用户体验； 2. 架构设计：负责推进营销方向工程架构和业务架构的设计与优化，提升研发效率和质量； 3. 技术体系建设：主导外卖终端H5领域技术体系建设，包括前端工程化解决方案Nine、H5性能方案演进（H5容器能力增强、SSR落地）、探索AI+工程化提升开发/交付效率，提升用户体验，赋能业务快速发展； 4. 稳定性保障：构建前端监控告警、容灾与灰度发布能力，提升故障发现率，提升运维效率，保障业务高可用性。 5. 团队赋能：负责前端技术布道与团队能力提升，通过技术分享提升团队影响力，通过方案评审、代码评审等方式帮助团队成员成长；
1. 参与各类业务及平台类项目的系统分析与设计工作，主导技术难题，攻关海量请求下的高并发系统的设计； 2. 探索基于大模型的营销内容生成技术，并结合业务场景特性推进实践落地； 3. 参与并主导企业级的AI Agent平台型产品需求分析、架构设计、研发与持续迭代演进； 4. 推动智能体在金融、风控、营销、企业服务等To B领域落地并取得业务价值。
1. 负责住宿商家及供应链相关业务领域模块设计及开发，包含住宿商品、订单、营销/运营、CRM、供应链、AI智能助手等核心流程。 2. 与业产研深度合作，包括但不限于需求分析、系统设计、编码实现、测试和维护等工作。3. 负责后端技术选型和架构设计，保证系统的稳定性和性能。 4. 技术探索主要围绕AI Coding/Agent探索、商家性能优化、门户基建融合、工程标准化等等。5. 参与团队技术分享和培训，提升团队整体技术水平。