小红书Agent 全栈开发（PE）-智能客服（欢迎前后端移动端同学转型）
任职要求
#基础要求 - 本科及以上学历，计算机相关专业优先； - 至少1年互联网行业研发经验； - 具备扎实的计算机基础，对数据结构、算法、计算机网络、操作系统、设计模式有较系统理解； - 具备良好的问题分析能力、抽象能力与工程落地能力。 #前端 / 大前端能力 - 精通 HTML / CSS / JavaScript / TypeScript； - 深入理解浏览器原理、渲染机制、事件循环、网络通信、性能优化与常见安全问题； - 精通至少一种主流前端框架（React / Vue / Angular 等），具备复杂 Web 应用或跨端工程架构经验； - 对复杂交互、用户体验和前端工程化有较强理解，能够处理流式生成、多轮会话、动态内容编排等 AI 场景下的交互问题。 #后端 / 全栈能力 - 具备完整的全栈思维，能够独立完成服务设计、接口开发、部署上线与问题排查； - 熟悉 Node.js、Python、Go、Java 中至少一种语言及其主流服务端开发方式； - 熟悉 MySQL、Redis、消息队列、搜索/向量检索等常用基础组件； - 理解微服务、缓存、异步任务、限流熔断、可观测性等常见服务端设计问题； - 了解 Docker / K8s…
工作职责
【关于我们】 小红书电商正处于高速发展阶段。我们希望把大模型能力真正融入用户购物链路和商家服务场景中，而不是停留在“接一个模型接口”。 #团队当前聚焦于以下方向： - 面向客服/售后场景的智能机器人、知识辅助与服务提效 - 基于 RAG、Agent、多轮会话和流式交互的新一代 AI Native 应用 - 多终端、多模态场景下的自然交互与 Generative UI 探索 - 我们正在寻找一位具备具备全栈工程能力的技术同学。 如果你既关注浏览器、渲染、交互和体验，也能深入服务端、模型编排、知识检索、性能优化和工程效能，欢迎加入我们，一起定义 AI 在电商中的下一代交互形态。 #岗位职责 1）负责 AI Native 产品的全栈设计与研发落地 围绕小红书智能客服系统，负责从方案设计、技术架构到前后端实现的完整研发工作，推动 AI 能力稳定上线并持续演进。 2）将大模型能力转化为真实可用的产品体验 结合 Prompt Engineering、RAG、Tool Calling / Agent、多轮会话等能力，设计并落地适用于导购、售后、客服辅助等场景的 AI 交互方案，让模型能力真正服务用户与业务。 3）负责复杂交互与全链路性能优化 面向高并发电商业务，优化前端渲染性能、流式响应体验、长连接交互、服务端响应时延与系统稳定性，保障多终端场景下的高可用与一致性。 4）推动 AI 工程化与研发提效 将 AI 能力融入研发流程，包括代码辅助、测试生成、知识沉淀、自动化脚本等方向，提升团队整体研发效率与交付质量。 5）参与技术选型与团队技术建设 持续关注 AI Native 应用、前端渲染、生成式 UI、Agent、富媒体交互等方向，参与关键技术决策，沉淀最佳实践并影响团队技术文化。
1、负责电商C端/B端场景基于AI的核心功能开发与优化，包括但不限于直播助手、内容、导购、评价、推荐等AI落地场景，商家智能助手、商达撮合AI推荐、内容电商（图文、故事化成片）AIGC等电商业务； 2、负责适配电商场景的Agent、Multi-Agent应用，包括但不限于RAG、PE、Planning、SFT、LLM训练、稳定性/SLA等能力； 3、负责AIGC多模态在电商场景落地，推动业务效果非线性&规模化提升； 4、具备数据分析思维和手段，通过科学的数据分析为产品、技术迭代提供决策依据。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：财经业务依托抖音集团的流量优势和领先的基础技术能力，通过“抖音支付”“抖音月付”“放心借”以及退货运费险等产品，为广大个人用户、企业和机构提供支付、消费金融和保险经纪等金融科技服务。 1、参与互联网保险（退运险、车险、场景险）核心系统的AI全栈开发工作，参与从需求分析、系统设计到代码落地的完整闭环； 2、结合大模型（LLM）与经典机器学习方法，设计并实现保险业务中的AI Agent、RAG、知识问答等能力，提升保险服务的自动化与智能化水平； 3、参与保险系统的稳定性建设与资金损失防控，保障AI服务在高并发、高可用场景下的可观测性； 4、持续沉淀AI工程化与保险行业经验，跟踪前沿AI技术，与业务共同成长。
1. 大模型商机孵化 （1）作为通义大模型产品团队代表，-针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促进商机转化，为结果负责。 （2）赋能阿里云前端业务线/行业线，深入理解消费电子、短剧、数据挖掘、教育等核心行业的业务流程与痛点，识别通义大模型应用的创新机会。 （3）洞察产品的市场机会、市场容量和竞争格局，基于行业洞察，评估大模型解决方案的可行性与商业价值，推动从“0到1”的场景拓展。 （4）针对复杂项目需求，协同前后端团队与客户进行深度技术交流，通过“行业洞察+技术验证”双轮驱动，促进商机转化并为结果负责。 （5）洞察产品的市场机会、市场容量和竞争格局，捕捉机会，找到方向并能影响前线和产研快速推动落地。 2. 产品解决方案设计与规模化落地 （1） 支持行业/区域的市场洞察，理解客户功能性与非功能性需求。基于“算力-数据-模型-平台-应用”五层架构，提供具备技术竞争力和成本优势的产品组合方案，并在招投标与选型中提供核心技术支持。 （2）聚焦Agent化转型与多模态融合趋势，设计智能体矩阵解决方案。负责大模型落地页、商业机会挖掘、Demo中心等平台服务端架构设计与开发，构建可插拔、标准化的模型缝合能力，实现中长尾客户“开箱即用”。 （3） 主导对客体验闭环：对接客户侧的功能、体验及效果问题。利用RAG/PE/SFT等技术手段降低幻觉风险，通过精准的Triage定位与技术方案交付，快速解决客户痛点，保障安全可控的内容输出。 （4）负责大模型服务的对客体验，对接客户侧功能和体验问题，负责相关问题的Triage、定位和推动问题的最终解决。 3. 产研协同与市场格局洞察 （1） 深入调研客户需求，将一线聚类需求准确反馈至模型与工程团队，帮助工程团队及能力中心架构师做出技术解决方案，驱动MaaS平台及模型能力的迭代发展。 （2）洞察大模型产业机会、市场容量及竞争格局。捕捉前沿技术趋势（如推理优化、MoE架构），为产品战略及前线业务落地提供强有力的技术支撑。 （3）深入调研客户需求，将合理需求准确地反馈到产品研发团队，负责改进需求在产品中的实现效果验收，帮助部门大模型/智能化相关产品的持续发展。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。