小红书AI大模型后端开发工程师-hi lab工程
任职要求
1、大学本科或以上学历,扎实的计算机基础知识,3年以上后端开发经验; 2、熟练掌握Java、Go中的至少一门语言,有优秀的代码设计与编写能力,具备一定的代码洁癖,能够合理运用设计模式降低开发维护成本,提升业务迭代效率; 3、熟练应用相应开发框架和常用技术组件,包括但不限于:MySQL、Redis、RocketMQ、Kafka、ElasticSearch等,能够深入掌握相关组件核心原理,活跃参与开源社区者优先; 4、熟悉分布式系统的设计开发,对微服务拆分和服务治理(包括服务发现、配置管理、流量控制、日志监控、容错容灾等)有深入理解和实战经验,具有高并发场景下的高性能系统设计、编码及性能调优经验优先; 5、具备强烈的Owner 意识和良好的业务 Sense,积极主动,能独立负责一块业务,和团队内外各个角色进行高效的沟通协作,迅速推进问题解决。
工作职责
1、负责hi lab APP应用的后端技术架构设计与研发; 2、参与后端业务的架构设计和技术选型,优化现有系统性能、流程,保证系统的高效、稳定、安全; 3、与客户端、前端、产品、设计、测试等团队紧密合作,完成项目推进和功能交付。
1、负责公司智能视频基础数据应用研发,同时服务火山引擎和字节跳动内部各业务线,为业务分析和数据应用提供可行的解决方案; 2、负责面向大数据AI场景的产品研发工作,将自研的AI平台能力应用在知识问答、数据分析等企业场景中; 3、调研和跟踪AI行业的前沿技术,推动技术在实际应用场景落地和效果优化。
1. 负责大模型应用探索,通过面向用户的AI智能体等创新型产品提升用户体验; 2. 探索大模型前沿技术,包括RAG、大模型后训练等,并将相关技术应用到真实业务场景中; 3. 支持大模型数据处理与分析、模型能力评测与优化等,并结合业务场景优化大模型; 4. 探索多模态与智能体相关技术,包括内容理解与生成、单智能体与多智能体协同等; 5. 紧跟业界,追踪大模型的前沿进展,积极学习新的模型结构、前沿模型认知,进行深入分析,并在AI智能体等场景落地。

AI后端开发工程师的核心任务是为AI能力构建稳定、高效且可扩展的后台服务,确保智能应用顺畅运行。其主要工作包括: 1.系统架构设计与优化:参与设计高并发、低延迟、高可用的后端系统架构以支撑AI服务。运用微服务、容器化(Docker/K8S)、消息队列(Kafka/RabbitMQ)、缓存(Redis) 等技术,并优化数据库(如MySQL、MongoDB、向量数据库)性能 2.数据处理与管道构建:构建和维护数据管道,支持海量数据的采集、清洗、存储与处理,为模型训练和优化提供支持,有时需设计数据闭环系统 3.全流程开发与协作:参与从需求分析、设计、编码、测试到部署运维的全流程。需与算法工程师、前端工程师、产品经理等紧密协作,确保项目顺利交付 4.技术攻坚与创新:解决模型部署和运行中的技术难题(如资源瓶颈、轻量化),探索和引入前沿技术(如大模型服务化、多模态、边缘计算)以提升产品竞争力
1.Agent核心框架研发: 负责排障AI Agent的核心框架设计与开发,包括任务规划(Planning)、工具调用(Tool-use)、记忆(Memory)等关键模块,持续提升Agent的自主决策与执行能力; 2.Agent效果评测与迭代: 主导设计并落地Agent自动化评测体系,并基于线上失效案例(如规划错误、幻觉)的深入分析,驱动模型、Prompt及工具链的持续优化; 3.大模型后训练与优化: 负责大模型的后训练流程,包括构建高质量SFT数据集、实施Fine-tuning与RLHF/DPO等优化策略,并建立评测-训练-部署的闭环,持续提升模型在排障领域的专业能力。