小红书大模型开发工程师-质量工具

1、深入理解业务的服务端架构，并能精准识别风险并给出解决方案 2、主导设计和开发服务端工具链，解决测试过程中的复杂技术问题 3、负责洞察业界测试技术动态，引入新技术提升测试体系关键能力，提高效率

1、面向游戏业务，进行研发代码质量分析并挖掘痛点，给出改进的系统性解决方案并在业务落地产生收益； 2、建设业务代码质量的检测、度量和洞察机制，决策改进和系统优化，引导代码质量的持续提升； 3、通过质量内建、代码复杂度管控、各类开发/自测等工具链的建设，提升代码质量，并实现代码质量改进规模化。

1、深入业务品质质量部门，识别可应用AI技术优化的痛点场景（如流程自动化、预测分析、智能决策），制定AI解决方案并推动落地； 2、负责设计、训练及优化AI模型（如机器学习、深度学习、大模型应用），实现数据预处理、特征工程、模型调优及部署，确保模型性能满足业务需求； 3、协调技术团队、业务团队及外部合作伙伴，推动AI项目从需求分析到上线交付的全流程管理，确保项目按时高质量交付； 4、通过数据监控（如效率提升、线上数据提升、客户满意度等关键指标），量化AI应用效果，并基于反馈持续优化技术方案； 5、跟踪AI领域前沿技术（如AIGC、多模态模型、Prompt Engineering），探索新技术在业务场景中的创新应用，推动业务智能化升级； 6、组织内部培训，提升团队对AI工具的认知与使用能力；编写技术文档，沉淀最佳实践，推动AI技术在公司内部的规模化应用。

团队介绍：字节跳动质量技术团队，聚焦质量领域，提供一系列的稳定的、有效的、技术领先的质量产品和工具，支撑电商、抖音、今日头条、飞书等业务。当前，我们在积极的探索质量基建与大模型的结合，构建更高效、更智能的质量技术，非常期望有更多的人才加入，在质量内建、测试效能、自动化测试等领域取得前沿的技术突破。 1、面向字节跳动抖音、电商、财经、飞书等20+业务线，提供自动化能力基建及解决方案，包括服务端自动化、流量回放、测试充分度； 2、结合LLM技术构建新一代测试自动化体系，研究方向包括接口语义理解、代码理解、需求及产品理解能力； 3、承担各类LLM Agent、自动化工具、研效工具的工程设计及实现，打造行业级的API Agent。