小红书AI 后端工程师 (AI Native / Agent 方向)-创新
任职要求
我们要找的人： 不仅仅是为 AI 产品写后端，更是用 AI 重新定义编程的先行者。如果你厌倦了传统的 CRUD，渴望在 Agent 时代探索“人机结对编程”的极致效率，这里是你的最佳战场。 1、3年以上经验，玩转 Java/Go/Python/C++ 任一语言，对分布式、高并发、微服务架构有深刻理解。 2、在 DB、中间件、网关、监控等方面有扎实的生产环境实战经验。 3、对 …
工作职责
1、负责 AI 创新产品的后端核心设计，应对快速变化的业务需求，保证服务的高性能与高可用； 2、搭建适应 AI 业务特性的后端基础设施，构建可复用的服务能力； 3、全面拥抱 AI Coding。你将利用最新的 AI 工具链实现开发闭环（需求拆解->代码实现->测试发布），探索“一人抵一个团队”的超级个体模式。
我们正在寻找一位充满激情和创造力的 AI Agent 全栈工程师，与我们一起重新定义亿级用户的地图交互体验。在高德，我们相信未来的用户增长，源于 AI 带来的极致个性化与自动化体验。我们希望未来的高德地图，不再是简单地响应用户点击，而是能主动理解用户意图、预测用户需求，并提供闭环服务的智能出行伴侣。 你将加入一个探索前沿的团队，致力于打造能够自主规划（Planning）、调用工具（Tool-Using）、并与用户自然交互的智能体（Agent），为亿万高德用户提供“千人千面”的智能出行与生活服务建议。在这里，你不是一颗螺丝钉，而是AI产品从想法到落地的核心构建者，你将亲手将代码转化为驱动业务增长的引擎。 加入我们，你将： ● 从 0 到 1 设计和构建面向用户增长场景的 AI Agent，例如智能行程规划、个性化周边推荐、自动化服务预订等。 ● 负责贯穿前端交互、后端服务、到大模型能力调用的全链路技术实现，打造流畅、智能、可靠的用户产品。 ● 参与构建和迭代 AI Agent 工作流（Workflow）与开发平台，沉淀通用能力，让 AI 创新的速度更快。 ● 通过数据分析和 A/B 测试，科学地验证 Agent 策略的有效性，驱动产品快速迭代，亲眼见证你的想法如何影响千万用户。 岗位职责 1. Agent应用开发： 负责用户增长相关 AI Agent 的核心逻辑设计与开发，将业务需求转化为具体的 Agent 流程（规划、工具调用、推理）。 2. 全栈技术实现： 主导 Web/H5/小程序等前端界面的开发，并深度参与支撑 Agent 运行的后端服务开发（如使用 Node.js/Python/Go），确保端到端的体验闭环。 3. Agent能力增强： 构建和维护 Agent 的工具集（Tools）和知识库，结合 RAG（检索增强生成）技术提升 Agent 的信息准确性和问题解决能力。 4. 效率与体验优化： 深度使用 AI Coding 工具（如 Cursor）提升个人及团队开发效率；并持续优化应用性能（首屏加载、响应速度）、包体积，打磨极致用户体验。 5. 系统与监控： 建立 Agent 服务的核心指标监控体系，通过数据和日志快速定位并解决线上问题，保障系统稳定性与可靠性。
我们正处于计算范式发生根本性代际跃迁的奇点时刻，AI不仅仅是技术栈的更迭，更是数字世界底层逻辑的重写。在阿里云AI原生事业部，你将置身于中国最丰富的产业场景中，与客户共同探索AI如何成为业务核心生产力。你将站在技术与商业的交汇点，基于阿里云MaaS产品与大模型能力，设计面向未来的AI Native解决方案。 职位描述 1、负责AI原生客户的售前工作，支持销售拿到业务结果，推动阿里云AI Native与MaaS相关产品及解决方案的落地，助力客户成功。 2、作为AI技术专家，基于阿里云MaaS服务及大模型能力，为客户提供整体技术架构与解决方案设计，并在落地过程中提供必要的技术指导，确保方案可落地、有竞争力。 3、深入理解客户业务场景，围绕AI Native应用形态，设计从模型能力到系统架构的完整解决方案。 4、参与客户的方案比选，主导POC演示、功能/性能验证，量化模型效果、系统性能及成本收益，在保证性能、安全与稳定性的前提下实现成本最优。 5、负责所支持区域及行业的市场洞察与解决方案制定，能够把握AI技术及产业发展趋势，推动AI Native 解决方案的创新与规模化复制。 6、建立行业影响力，参与内外部行业沙龙及技术分享，传播AI Native与MaaS架构最佳实践。 7、为客户提供整体 AI 技术架构服务，包括模型选型、推理性能优化、成本治理、系统稳定性设计及安全合规方案。
我们是淘天电商交易核心技术团队，面向导购、下单、支付、履约等关键链路，打造新一代 AI Native 交易系统。一方面，你需要在高并发、强一致的电商场景下，持续打磨稳定可靠的 Java 后端基础设施；另一方面，你将基于大模型（LLM）设计并落地面向电商场景的智能 Agent，驱动交易体验与运营效率的代际升级。 根据你的技术背景与兴趣，你将参与以下一个或多个方向的工作： ● 【会话&记忆】构建面向交易场景的上下文管理、对话记忆、用户画像等能力，分层的存储、检索与更新。 ● 【AI工具链】AI 应用开发框架、 版本管理、A/B 实验、全链路可观测体系（Metrics/Logs/Traces）。 ● 【知识图谱】设计交易领域知识图谱的建模、构建与推理能力，实现实体关系抽取、图谱问答、知识增强推理等，为AI应用提供结构化知识支撑。 ● 【AI应用】代客退款、万能搜、无货订购、低价下单、帮我省、物流总结等丰富的业务场景。与产品、运营深度协同，从业务问题出发，完成需求分析到效果迭代的完整闭环，抽象可复用。 ● 【架构设计】深入分析业务场景，通过ontology、DDD等方法论完成模型设计，解决AI Ready的模型归一与数据清洗的问题。
1、负责AI Native文档产品的后端系统设计与开发，构建高性能、可扩展的服务架构； 2、参与文档协作系统的后端架构设计与实现，设计高效的API接口，确保系统稳定性与安全性； 3、持续优化系统性能，进行技术架构升级与服务器资源管理，构建高可用的分布式系统支持产品快速迭代与扩展； 4、设计和实现AI能力调用框架，负责模型参数调优、提示词工程优化等，提升AI生成内容的质量与相关性。