网易高级/资深服务端开发工程师（AI智能客服）
社招全职3-5年网易云音乐地点：杭州状态：招聘
任职要求
1、硕士及以上学历，3年以上NLP/大模型应用经验，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架； 2、具备大模型应用架构设计经验（对话系统/智能客服优先），熟悉RAG、Agent框架（LangChain等）、Prompt工程； 3、精通大模型微调技术（LoRA/QLoRA/DPO），有对话系统、意图识别、情感分析项目经验； 4、掌握RAG优化方法（查询改写/向量混合检索/重排序），熟悉多智能体协作技术。 加分项： 1、有AI 成功项目落地经验 2、有音乐领域（版权管理、音视频等）研发经验
工作职责
1、主导AI客服系统架构设计，集成大模型、知识库、工单系统及内部工具（如版权库、曲库API），实现用户问题自动分类、意图识别和智能路由，实现用户求助满意度提升； 2、搭建多智能体（Multi-Agent）协作框架，设计客服场景下Agent工作流（如：意图理解Agent、故障诊断Agent、投诉处理Agent），支持跨系统工具调用（MCP、Function Call等）； 3、构建客服对话记忆管理、实时决策引擎及服务追踪（Tracing）体系，实现复杂会话状态的持续优化； 4、负责RAG（检索增强生成）系统工程化落地，结合音乐知识库（版权规则、产品文档、歌曲信息等）提升回答准确性； 5、设计客服Agent 反思（Self-Reflection）与思维链（Chain-of-Thought）机制，提升复杂问题处理能力； 6、构建故障诊断推理引擎：基于用户反馈（如“歌曲无法播放”“耳机断连”）以及关联信息，实现自动根因分析； 7、主导系统性能优化与保障，提升千万用户客服体验。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
LangChain+
https://python.langchain.com/docs/tutorials/
New to LangChain or LLM app development in general? Read this material to quickly get up and running building your first applications.
https://www.freecodecamp.org/news/beginners-guide-to-langchain/
LangChain is a popular framework for creating LLM-powered apps.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
智能体+
https://learn.microsoft.com/en-us/shows/ai-agents-for-beginners/
In this 10-lesson course we take you from concept to code while covering the fundamentals of building AI agents.
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
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1、负责测试左移工作的平台建设，将测试能力产品化、平台化，如用例自动构造、流量管理、线上监控、故障演练、性能压测等 2、负责质量平台的前后端开发工作，持续维护与运营，保证质量平台稳健提供服务 3、持续学习和研究新技术，如分布式开发、JVM沙盒、故障诊断、AI、容器化等，提高质量平台开发效率 4、积极和业务测试一起密切协同，通过创新和技术手段，发现&解决测试过程中的痛点，推动自动化和智能化测试实践
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