小红书AI全栈工程师（AI Coding 方向）
任职要求
1、计算机相关专业本科及以上学历，4年以上软件研发经验，有复杂客户端、IDE、开发者工具、研发效能平台、AI Coding 产品或大型前端平台架构经验； 2、具备扎实的工程基础和架构能力，熟悉 TypeScript / JavaScript / Electron / VSCode Extension / WebIDE / 桌面端客户端 / 浏览器插件 / JetBrains Plugin 等技术体系中的一种或多种； 3、深刻理解复杂客户端产品的工程挑战，对插件化架构、模块化设计、跨进程通信、状态管理、性能优化、稳定性治理、日志追踪、灰度发布和线上问题定位有实战经验； 4、理解大模型与 Agent 产品的基本工作机制，有 LLM 调用、Tool Use、Agent Loop、上下文构建、任务规划、Prompt Engineering、RAG、MCP / ACP、…
工作职责
1、打造面向研发场景的下一代 AI Native Agent 产品，覆盖 AI Coding、自动化研发工具链、智能终端等核心能力，重新定义开发者的编码与交付体验； 2、设计并构建复杂客户端核心模块，包括会话系统、任务编排、上下文管理、工具调用、权限控制、状态恢复、多窗口 / 多工作区、插件体系、终端集成、文件系统访问、Diff / Patch / Review、Git / PR 流程等关键能力； 3、攻坚复杂客户端与 Agent 工程化难题，解决长任务执行、跨进程通信、本地与云端协同、异常恢复、弱网与离线、启动性能、内存占用、稳定性、可观测性等核心问题，提升产品在真实研发场景中的可靠性和可控性； 4、推动 AI Agent 能力在客户端侧产品化落地，围绕代码生成、代码理解、自动修复、测试验证、任务拆解、多 Agent 协作等场景，设计可扩展、可调试、可评估的工程架构； 5、负责技术方案评审、架构拆解、工程规范建设和核心项目推进，提升团队在复杂客户端、AI Coding、Agent 工程化方向的技术深度和交付质量。
一、AI 产品开发（Skill / MCP / Sandbox / 社区） 1.开发和运营 Skill Hub 平台，支持 Skill 的发布、发现、搜索、评分、版本管理与权限控制；打造面向全团队的 AI 工具分发与共享基础设施 2.基于 MCP（Model Context Protocol）协议开发内部工具集成服务，将内部系统（OA、知识库、数据平台等）MCP 化，供 Agent 稳定调用；跟进协议规范演进并在内部落地 3.开发和维护 AI Agent 运行所需的 Sandbox 隔离环境，设计资源限制、网络隔离与文件系统策略，构建生命周期管理能力（创建、挂起、销毁、快照） 4.建设 Skill 社区生态，支持开发者贡献、分享与评审 Skill，降低全团队的 AI 工具接入门槛 5.探索 Chat-UI（流式组件）与 Generative UI（生成式界面）在上述产品中的落地，提升交互效率 二、AI 前沿探索与布道 1.持续追踪 LLM / Agent 领域的新进展（新模型能力、新协议标准、新交互范式），评估其对 Skill Hub、MCP、Sandbox 等产品的影响，及时推动产品迭代与能力升级 2.当行业出现新的 Agent 协议或工具生态（如 MCP 协议演进、新的 Tool Use 规范等），快速跟进并在内部完成适配落地 3.将前沿探索成果转化为团队可用的最佳实践、开发规范或产品特性，避免团队在错误方向上重复建设
1、负责 AI 驱动应用的核心架构设计与开发，打通前端交互、后端服务、数据链路与 AI 模型能力，构建端到端可落地的智能化产品能力； 2、构建稳定、高可用、可扩展的后端服务体系，熟悉分布式架构、消息中间件、缓存、远程调用、任务调度等核心技术，支撑复杂业务逻辑、高并发场景及 AI 应用的异步化、长链路执行需求； 3、负责LLM及多模态 AI 能力的集成、编排与工程化落地，持续优化 Prompt Engineering、Context Engineering、RAG、工具调用、成本控制与效果评估体系； 4、结合业务场景进行技术选型、领域建模与 AI 应用流程设计，能够设计并实现复杂的 Agentic Flow、AI Workflow、MCP 工具链或人机协同流程； 5、具备技术 Owner 意识，能够主导关键模块从方案设计、技术攻坚到上线运维的完整交付，并能沉淀工程规范、辅导团队成员，提升团队在 AI 时代的工程交付能力。
1、负责 AI IDE 等客户端产品开发迭代，优化性能与稳定性，提供极致的用户体验； 2、进行 AI Agent 在编码等场景下的能力建设，探索 Agent Harness、Agent 协同等方向的落地； 3、与产品、设计、算法等团队紧密合作，探索 AI 的创新应用场景。
负责 AI 驱动的 Web 产品从前端到后端的全栈研发，并将大模型能力工程化地嵌入产品体验。具体职责： 1. 全栈交付 完成 Web 应用从前端到后端的设计、开发、联调与上线，对体验、质量与性能负责。 2. AI 能力落地 完成模型调用、Prompt 工程、AI 特性的验证与产品集成。 3. AI 原生开发 在研发流程中运用 Agentic 编程工具与工作流，并对 AI 生成内容进行必要的审校与把关。 4. 下一代交互 探索 LLM 与产品 / 控制台的结合，研发智能工作台、自然语言交互等新一代交互体验。 5. 数据呈现 建设 AI 增强的可视化与交互式分析能力。