小红书大模型与 Agent 平台全栈工程师/专家
任职要求
任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 2、具备优秀的代码能力，熟悉 Go / Java / Python 中至少一门语言，具备良好的工程实现能力、代码质量意识和系统抽象能力。 3、具备扎实的计算机基础，理解操作系统、数据结构、算法、数据库、网络、分布式系统等基础知识。 4、熟悉云原生和后端技术栈，包括 Kubernetes、Docker、微服务架构、MySQL、Redis、MQ、SQL 等，有高可用、高并发、可观测系统建设经验优先。 5、了解大模型训练、推理、部署、评估及 Agent 应用开发基本流程，熟悉 Prompt Engineering、Tool Calling、Function Calling、RAG、Workflow 编排、Memory、多轮对话、模型评估等相关概念，有实际开发经验优先。 6、熟悉 AI 编程工具和 AI Native 研发方式，能够高效使用 Claude Code、Codex、Cursor 等工具辅助需求分析、代码开发、测试生成、问题排查和工程重构，具备利用 AI 工具提升复杂…
工作职责
工作职责： 1、大模型与 Agent 平台架构研发：负责大模型平台、Agent 应用平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构下高可用、高性能、可扩展的微服务体系，支撑模型能力从训练、部署到业务应用的端到端落地。 2、AI 生产链路与 LLMOps 建设：建设面向大模型全流程的 LLMOps / DevOps 能力，覆盖模型训练、模型管理、推理部署、服务发布、监控告警、任务诊断、效果评估等环节，提升大模型生产效率和稳定性。 3、Agent 应用平台建设：参与建设面向业务研发和算法团队的 Agent 开发平台，支持 Agent Workflow、Tool Calling、Function Calling、MCP、RAG、Memory、多轮对话、调试诊断、应用发布等核心能力，降低大模型应用开发和上线门槛。 4、Pipeline 与任务编排系统建设：负责大模型任务流、Pipeline、Argo Workflows / Kubeflow 等任务编排能力建设，提升训练、部署、评估、Agent 应用构建等复杂任务的自动化、可观测和可恢复能力。 5、平台与框架深度结合：将平台能力与训练、推理、部署、Agent Framework 深度结合，通过任务调度、弹性容灾、失败重试、资源隔离、链路追踪、性能优化等能力，端到端提升 AI 生产效率。 6、平台体验优化及业务协同：持续优化 AI 平台和 Agent 应用平台的易用性、稳定性和开发者体验，与算法、推理、训练、云原生、业务研发等团队协作，将平台能力沉淀为可复用、可规模化的标准化能力。
负责大规模语言模型(LLM)及其他AI模型的在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务。负责设计和开发智能Agent运行框架，实现核心模块，包括不限于知识库存储与检索(RAG)、Agent的长短期记忆存储、对接多模型协作协议(如MCP/A2A)等新型交互机制。探索和落地模型压缩、量化、动态批处理、服务化框架优化(Triton/TorchServe等)等推理优化技术。负责搜索推荐算法工程后端系统的设计、开发和维护，保障系统稳定高效运行，实现高并发在线特征工程、模型推理服务集成和服务质量监控等核心模块。负责系统架构的设计、优化及核心模块的代码实现(Java为主)。与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，理解需求，设计技术方案并推动落地。负责系统的日常维护、监控、故障排查和性能调优。
负责大规模语言模型(LLM)及其他AI模型的在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务。负责设计和开发智能Agent运行框架，实现核心模块，包括不限于知识库存储与检索(RAG)、Agent的长短期记忆存储、对接多模型协作协议(如MCP/A2A)等新型交互机制。探索和落地模型压缩、量化、动态批处理、服务化框架优化(Triton/TorchServe等)等推理优化技术。负责搜索推荐算法工程后端系统的设计、开发和维护，保障系统稳定高效运行，实现高并发在线特征工程、模型推理服务集成和服务质量监控等核心模块。负责系统架构的设计、优化及核心模块的代码实现(Java为主)。与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，理解需求，设计技术方案并推动落地。负责系统的日常维护、监控、故障排查和性能调优。
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【团队介绍】 我们是小红书前端架构团队，作为支撑全公司（社区、电商、商业化、直播等）前端业务的底层技术基石，致力于打造高效、优雅的研发工具链与基础设施。 🚀 新挑战：全面拥抱 AI-Native。 研发模式正在经历范式转移，我们正面向 AI-Friendly 的基础架构进行核心产品重构。这不仅是工具的升级，更是对下一代大前端研发体验的重新定义。 🌱 高成长：扁平、务实、高杠杆。 小红书全面推行扁平化管理，取消职级限制，让能力和产出成为唯一的通行证。在这里，你的每一行基建代码、每一次架构调优，都将直接影响数千名工程师的“研发幸福感”与业务迭代速度。我们提供充足的探索空间，让高潜同学在技术深度与业务影响力的双轨上实现加速成长。 - 重构极致的研发基建： 结合业界前沿技术与小红书业务体量，设计并落地极速的前端 CI/CD 系统与工具链。通过对构建编译（Rspack/Vite等）的极致性能压榨、灵活的流水线编排，企业级的质量风险控制，实现质量与效率的最佳平衡，为 AI Agent 提供稳定、明确、可调用的底层研发环境； - 定义 AI-Friendly 的工程架构： 定义工程架构与研发流程规范，提供服务机制能力，实现大前端研发 harness 约束与能力调用，实现 Agent 研发模式的推进建设；同时借助 AI 能力，实现在自动化排障、归因分析、代码生成、质量检查 Review 等场景的增强； - 技术赋能与业务破局： 协同内外部团队攻克技术深水区，用极客精神追根溯源，将技术突破转化为可度量的业务收益，打造业界一流的技术实现。