小红书AI Agent研发工程师(大数据运维治理方向)
任职要求
1、本科及以上学历,计算机相关专业,有大数据生产平台开发经验者优先。 2、熟练掌握Java 编程语言,熟悉SQL及Hive优化。 3、有高可用系统的设计经验和能力,具备高并发、海量数据的处理能力。 4、深入理解Hadoop生态组件(HDFS/YA…
工作职责
1、负责生产平台核心模块的功能开发,具体包括数据同步、任务开发、数据测试、数据发布、任务运维、调度系统、数据地图、数据治理等。 2、负责生产平台的稳定性保障,通过设计高可用、可扩展的系统架构,确保平台的日常稳定运行。 3、构建生产平台端到端生产及运维的AI Agent产品系统,覆盖任务全流程开发、智能运维、故障自愈、元数据增强、知识图谱建设等。

负责 LazyRAG(https://github.com/LazyAGI/LazyRAG)与 LazyLLM(https://github.com/LazyAGI/LazyLLM)的核心框架研发,完善文本解析的算子体系,优化性能与稳定性,并能够独立完成复杂问题定位与端到端问题修复。 1. 参与 RAG / Agent 框架核心模块设计与开发 2. 优化计算密集型任务、异步并发、执行链路与整体运行性能 3. 独立定位复杂Bug,并完成端到端问题闭环
1.参与Agent设计、开发和维护,完成从需求到设计、开发和上线等全项目周期工作,为用户提供丰富且有价值的Agent产品; 2.负责将Agent落地到实际业务场景,包括但不限于Prompt工程、RAG优化、Multi-Agent构建、Memory系统、RL系统、流程编排、知识库建设、内容生成及业务流程自动化等; 3.结合专业知识,深入分析垂直领域的业务逻辑,使 Agent 能够精准理解并执行专业性极高的业务需求; 4.实时关注AI与大模型领域技术发展趋势,并灵活应用于项目中,适应快速迭代的研发节奏。
1. 负责充电宝研发团队 AI-Pipeline 的设计与落地,围绕运产研测全链路研发范式迭代,构建从需求生成到代码交付的 Agent 协作工作流,推动研发效率系统性提升。 2. 负责各阶段 Agent 的工程化建设,设计 Agent 间的职责边界、产物规范与串联逻辑,确保 Pipeline 可控、可调试、可扩展。 3. 负责 AI-Pipeline 基础设施建设,包括 Agent 编排引擎、知识库工程化(多源归集、增量更新、召回优化)、CI/CD 自动触发链路等,支撑全链路 Autopilot 稳定运转。 4. 深度参与研发范式迭代,结合试点项目持续优化 Spec 模板、Rules 规范与 Prompt 工程,将实践经验沉淀为团队可复用的知识资产,推动 AI 辅助研发从工具使用升级为范式落地。