TCLAI应用开发工程师81672024
任职要求
1、实战经验：计算机相关专业本科及以上，具备3 年以上后端开发经验，其中至少 1 年专注于 AI 应用层研发，有完整 AI 产品上线经验者优先。 2、编程功底：精通 Python/Go/Java 至少一种，具备优秀的算法和数据结构基础，熟悉常用的后端架构和并发处理模型。 3、AI 技术栈： a、熟悉 LangChain / Index / LangGraph 等主流 AI 开发框架。 b、有 向量数据库（…
工作职责
1、AI 产品实现 (20) 负责 AI 应用的整体架构设计与核心功能开发，将 AI 能力真正转化为用户可用的产品功能。 2、RAG 与搜索优化 (20) 构建并优化 RAG (检索增强生成) 链路，深入处理向量化、索引构建、重排序（Rerank）等环节，提升回答的准确性和专业度。 3、Agent 逻辑编排 (20) 设计并实现基于 Agent 架构的任务流，利用工具调用（Function Calling）、多步推理（CoT）和长短期记忆机制解决复杂场景问题。 4、后端架构与性能 (20) 负责后端服务研发，攻克大模型推理延迟、长连接（Stream）稳定性、高并发接入等技术挑战，确保系统稳定流畅。 5、技术落地探索 (20) 跟进 LLM 领域前沿动态（如长上下文处理、多模态、小型化模型），快速原型验证并推动其在实际业务中的落地。
1、开发职责 (100) 1. 负责 AI Agent 相关创新产品 / 功能的技术方案设计、核心模块开发与迭代优化，涵盖智能体架构设计、任务拆解、工具调用、多模态交互等关键环节；能独立完成产品的原型设计、开发、部署等，验证与解决技术难点，确保产品稳定性与用户体验； 2. 深入理解业务场景与管理用户需求，结合产品思维提炼技术落地路径，主导从 0 到 1 的原型验证与快速迭代，确保技术创新与商业价值匹配； 3. 调研 AI Agent 领域前沿技术（如Harness Engineering、Agentic AI等），并转化为实际应用能力，持续提升产品技术竞争力； 4. 推动 AI 工具与开发流程的深度融合，优化研发效率，探索 AI 辅助下的高效开发模式，赋能团队技术创新。
岗位职责： 利用大语言模型及相关AI技术，赋能软件工程效能，聚焦于工具设计与平台开发/看护； 开发和维护基于AI/大模型的工程工具，如单元测试智能生成、代码智能评审等，提高代码质量与研发效率； 推动软件开发工作流的智能化升级，实现需求分析、代码生成、测试、评审等环节的自动化和智能辅助； 负责AI应用平台的架构设计与核心模块开发，保障平台的高可用、易扩展和安全性； 关注行业最新的大模型及AI技术发展趋势，并评估引入前沿技术于工程效率提升实践中； 与前端、后端、测试等多团队协作，将AI能力无缝集成至现有系统和研发流程；
1.负责游戏场景下 AI 应用的后台研发，包括 AI Agent、AIGC 工具等业务模块； 2.参与 AI 服务通用能力建设，包括模型接入、任务编排、上下文管理与记忆机制、工具调用、数据处理等； 3.负责 AI 服务工程化与线上稳定性建设，包括部署发布、监控告警、限流降级、故障排查、性能与成本优化。
1、针对业务场景结合AI技术进行创新升级，完成平台智能化转型和业务赋能 2、引入创新技术和方法提升团队工作效能 3、根据公司业务需求，负责产品研发的技术选型、架构搭建，对现有架构进行升级，分析现有系统的瓶颈，提高系统性能； 4、能够主导业务中台产品的功能模块设计、架构设计，并能最终实现； 5、参与核心功能模块的设计和开发。 6、抽象产品线的通用功能，和产品经理紧密配合，完成产品线可复用功能的抽象和下沉工作。并将成果对接产品线，支撑产线的发展； 7、积极了解业界发展、相关新技术及趋势，促进技术进步和创新；