小红书Agent研发leader
任职要求
1、有独立的agent作品，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； 2、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 3、强烈…
工作职责
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、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； 4、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。
我们正在寻找一位具备平台化思维、系统架构能力和团队管理经验的 AI平台研发 Leader，负责企业级 AI 平台的整体技术规划、架构设计和团队建设，打造类似 Dify、OpenClaw 、CoWork的AI 平台能力。你将负责 AI 平台从 0 到 1、从 1 到 N 的建设，带领团队构建Agent生成、Agent部署、Agent调优、模型接入、模型训练、模型部署、AI网关、推理优化、RAG等核心能力，支撑内部员工和团队快速构建基于大模型的应用、工作流和智能体系统。岗位职责平台架构规划： 负责 AI 应用开发平台的整体技术架构设计，规划平台核心模块、系统边界、技术路线和演进方向。带团队拿结果： 负责 AI 平台研发团队的技术管理、任务拆解、人员培养和研发效率提升，推动团队持续交付高质量平台能力。AI平台建设：带领团队建设具备高性能、高可用、高扩展性、高安全性的AI平台。AI Infra 建设： 负责模型推理、训练保障、推理优化、模型服务化、资源调度等 AI Infra 能力建设，提升平台性能、稳定性和成本效率。跨团队项目推进： 与产品、算法、业务、运维、安全等团队协作，推动复杂平台项目落地，支撑多业务场景规模化接入。技术预研与平台演进： 持续跟踪大模型、Agent、RAG、MCP、推理优化等方向的前沿技术，判断技术价值并推动工程化落地。
1、负责Agent架构设计开发，构建具备自主规划、工具调用、记忆管理及环境交互能力的高性能Agent系统； 2、负责Agent与外部CLI/Skills、知识库及多模态数据的对接与集成，提高大模型研发全生命周期效率； 3、探索并落地Agent在音视频大模型场景的应用，包括但不限于Harness Engineering、Auto Research、Model Self-improvement等； 4、优化Agent的决策推理能力，解决复杂任务拆解、异常处理、多Agent协同等技术难题，提升系统的稳定性与成功率。
1、负责研发基于LLM的广告商家Agent应用建设，如广告投放Agent、DataAgent等一些列智能体应用； 2、负责研发Dev Agent，将AI能力无缝融入开发流程中，端到端的提高开发效率和创新性； 3、设计并实现易用的Agent开发平台，降低开发者使用Agent技术的门槛，包括MCP管理、A2A协议、Prompt动态配置、Agent安全控制等基础能力建设； 4、跟踪当前业界最新的多智能体、大模型应用研究进展，确保团队技术领先。
1、构建AI Native研发工具链，设计并实现基于LLM的下一代研发工具，覆盖需求理解、代码生成、测试验证、发布部署全链路；探索AI自主交付模式，让AI从"辅助工具"升级为"独立交付者"； 2、攻坚LLM工程化核心难题，解决大模型在实际研发场景的落地瓶颈：上下文理解、长程推理、多步骤任务规划；主导智能代码生成、智能测试、智能运维等核心模块架构设计； 3、驱动技术范式革新，深入理解小红书多元业务场景（社区/电商/多媒体/搜推广），用AI重新定义研发流程；探索Multi-Agent协作、AI自我进化等前沿方向； 4、共创开发者生态，参与Skill生态建设，让业务团队能快速构建专属AI能力；推动AI研发最佳实践在全公司落地。