小红书【急招】移动端研发工程师-直播电商（iOS/安卓）

Lab 是小红书面向未来的创新孵化团队，正在构建下一代 AI-native 产品的底层能力。作为 AI Agent 架构工程师，你将专注于 Agent 系统的核心工程问题：如何让多个 Agent 可靠协作、如何管理复杂的上下文与记忆、如何让 Agent 具备感知、规划与执行的能力。这是一个深度结合系统工程与前沿 AI 的角色。 1.Agent 框架设计：设计并实现面向业务场景的 AI Agent 运行时，涵盖任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆管理（Memory）、反思与自我纠错（Reflection）等核心模块 2.Multi-Agent 编排：构建多 Agent 协作系统，解决 Agent 间通信协议、任务分配、状态同步、冲突处理等工程难题，实现复杂任务的自动化分解与并行执行 3.工具与环境集成：设计可扩展的 Tool 注册与调用机制，对接外部 API、数据库、代码执行环境等多类工具，打造 Agent 可信赖的操作环境 4.可靠性与可观测性：建立 Agent 系统的评估基准（Eval）、执行轨迹追踪、异常检测与降级机制，确保 Agent 在生产环境中的稳定运行 5.技术前瞻与标准建设：跟踪 Agent 领域最新进展（A2A、MCP、OpenAI Swarm 等），将前沿技术能力转化为团队可复用的工程基础设施

Lab 是小红书面向未来的创新孵化团队，我们需要真正意义上的端到端工程师——能独立完成从客户端到服务端再到 AI 能力接入的完整链路交付。你的背景可以来自 iOS、Android、Web 或 Server 任意一端，但你对其他技术栈有足够的好奇心和上手能力，并善用 AI 编程工具突破单一技术栈的边界。 1.端到端功能建设与交付：独立完成完整功能模块的端到端（Client-Server-AI）架构设计与高质量交付；熟练借助 AI 编程工具（如 Claude Code、Cursor、Codex 等）实现人机协同编程，大幅拓展个人的工程交付能力边界 2.Agent 系统与工作流建设：参与构建连接大模型与业务场景的 Agent 系统，设计并落地多步推理（Multi-step Reasoning）、动态 Workflow 编排、多模型路由、Tool Calling、DeepResearch 等核心机制 3.服务端与高并发对话系统研发：参与 AI 对话产品服务端核心架构设计，构建支撑大规模并发的流式消息分发与路由系统（基于 SSE / WebSocket / gRPC 等协议）；结合 RAG、Agent、多轮会话、流式交互能力设计并落地新一代 AI Native 应用的交互方案 4.大前端与跨端交互体验攻坚：深度参与大前端（iOS / Android / Web）核心模块开发，攻坚富文本与复杂卡片渲染、多模态交互（音视频/图像）、复杂动画及极致的客户端性能治理（启动、内存、卡顿与流畅度） 5.全链路高可用保障：针对复杂 AI 任务的不确定性，设计健壮的工程兜底机制，涵盖中间状态存储与恢复（Memory/State Management）、长链路容错、智能重试与降级，支撑核心场景的工业级稳定性

Lab 是小红书面向未来的创新孵化团队，在 AI-native 时代探索新产品的边界。你将作为后端核心工程师，深度参与 AI 产品从 0 到 1 的服务端研发，用扎实的工程能力支撑产品快速迭代与规模化增长。 1. 核心业务服务研发：负责 AI 产品后端核心模块的设计与实现，以高质量工程交付支撑产品持续迭代 2. 微服务架构设计与演进：推动服务合理拆分与治理，结合业务需求，评估并选型适用于公司级架构的技术框架，确保技术方案具备行业领先性，保障系统高可用与持续扩展能力 3. 数据存储与中间件治理：负责数据库选型与 Schema 设计，优化 MySQL / Redis / 消息队列等中间件的使用策略，解决数据一致性、查询性能、存储扩展等工程难题 4. 研发效能与工程质量提升：建立后端工程规范，推动 Code Review、自动化测试、监控告警体系建设，在快节奏的早期产品阶段持续保障工程质量

1、负责新app的研发工作，从0到1 创造“AI native”的应用； 2、针对用户需求，结合AI模型的能力，打造市场上优秀的用户体验； 3、高质量的代码结构，优秀的设计理念；承担重点、难点的技术攻坚。