小红书【急聘】AI Agent 产品研发工程师
社招全职客户端开发地点：北京 | 上海状态：招聘
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业，硕士或具备交叉学科背景者优先 2、熟悉LLM调优（训练、Prompt优化），有LangChain或类似框架的实际落地经验，了解RAG架构及向量数据库的使用 3、熟悉Agent/Multi-Agent设计模式，有实际开发过MCP或能够调用外部智能体项目者优先 4、关注AI技术发展，对AI前沿技术具备较强的学习能力，持续推动技术架构演进 5、产品与业务能力： 强烈的…
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工作职责
我们正在寻找兼具产品思维与技术深度的AI产品研发工程师，你将负责设计并开发基于大语言模型的智能体（AI Agent）与多智能体系统，致力于提升工程研发全流程的协作效率。你的工作将直接赋能工程师和整套产品研发流程，通过AI技术解决研发过程中的真实痛点，定义问题并驱动落地。我们提供参与定义和打造下一代智能研发平台的机会，与顶尖的技术与产品团队共同工作，赋能公司核心工程效能，工作成果清晰可见。 1、产品化AI Agent研发：主导面向软件工程领域的AI Agent产品研发，深入理解工程师工作流，设计并实现能够与工程师深度协作、切实提升编码与设计效率的智能体 2、Multi-Agent系统设计：探索并构建多智能体协作框架，解决人机协同、智能体间任务分配与协作的复杂问题，打造高可用的自动化工程协同平台 3、数据驱动与算法优化：分析人机交互数据，提炼业务场景中的关键模式与知识，通过算法改进复杂意图理解、任务自动化生成、架构智能建议等核心环节的产品体验与效果 4、复杂任务AI解决方案：研发Multi-Agent系统对复杂研发任务的自动化分解、规划与执行能力，并使其能够学习与引用团队积累的最佳实践与经验，持续优化问题解决路径 5、技术前瞻与落地：紧密跟踪业界在AI智能体与大模型应用领域的最新进展，确保团队技术方案的前瞻性，并能够将前沿研究转化为稳定、可衡量的产品价值
包括英文材料
Android+
https://roadmap.sh/android
Step by step guide to becoming an Android developer .
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQkwcJG4YTCSVDhww92llY3CAnc_vUhsm
客户端开发+
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Learn_web_development/Core/Frameworks_libraries/Introduction
简要回顾 JavaScript 和框架的历史，为什么框架会存在以及它们提供了什么，如何开始考虑选择一个框架并学习，以及对于客户端框架还有什么替代方案。
https://gamefromscratch.com/the-best-game-development-frameworks/
If you are looking to create a game but perhaps want to craft your own game engine from existing technologies, or you prefer to work at a lower more code focused level, using a game framework instead of a game engine may be right for you.
Kotlin+
https://kotlinlang.org/docs/kotlin-tour-welcome.html
Quickly learn the essentials of the Kotlin programming language through our tours, which will take you from beginner to intermediate level.
https://learnxinyminutes.com/kotlin/
Kotlin is a statically typed programming language for the JVM, Android and the browser. It is 100% interoperable with Java.
https://www.youtube.com/watch?v=EExSSotojVI
In this full Kotlin course, you will learn the most popular programming language on Android and start building your own apps.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
推理引擎+
https://www.youtube.com/watch?v=_dvk75LEJ34
https://www.youtube.com/watch?v=XtT5i0ZeHHE
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
MNN+
https://github.com/alibaba/MNN?tab=readme-ov-file#intro
MNN is a highly efficient and lightweight deep learning framework.
性能调优+
https://goperf.dev/
The Go App Optimization Guide is a series of in-depth, technical articles for developers who want to get more performance out of their Go code without relying on guesswork or cargo cult patterns.
https://web.dev/learn/performance
This course is designed for those new to web performance, a vital aspect of the user experience.
https://www.ibm.com/think/insights/application-performance-optimization
Application performance is not just a simple concern for most organizations; it’s a critical factor in their business’s success.
https://www.oreilly.com/library/view/optimizing-java/9781492039259/
Performance tuning is an experimental science, but that doesn’t mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done.
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背景介绍： 我们正在构建一个深度理解淘宝研发上下文的领域大模型，目标是打造一个具备“架构师级”洞察力的AI模型，从根本上提升研发效率与质量。如果你渴望在一个真实、复杂的场景中，将LLM的能力推向新的高度，并亲手塑造下一代软件研发的未来，我们期待你的加入！ 1. 领域模型训练： 负责淘宝研发领域大模型的核心算法，主导持续预训练（Continual Pre-training）、指令微调（SFT）和对齐（RLHF/DPO）等训练流程； 2. 知识注入与推理： 设计并实践创新的数据方案，将代码、文档、配置等异构研发知识高效注入模型；通过多任务学习、FIM等范式，增强模型对软件工程的深度理解与复杂推理能力； 3. 能力评估与迭代： 建立科学的评测体系，精准评估模型在代码溯源、影响分析、故障排查等高阶任务上的能力；分析bad case，驱动数据和算法的闭环优化。
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