网易智能体研发工程师（智能体工程与多模态方向）
任职要求
我们希望你具备以下核心能力： 扎实的技术根基：计算机或相关专业背景，对深度学习有扎实理解，熟悉Transformer、Diffusion Model等主流模型的基本原理。在NLP、CV、多模态、模型压缩/加速等至少一个领域有实际项目或深入研究经验。 出色的工程实现能力：具备过硬的编程能力，能独立完成模块开发并注重代码质量。至少熟练使用Python，具备C++开发与性能调优经验者更佳，能够应对游戏工业环境下的高性能要求。 强烈的探索欲与成就感驱动：对游戏和AI技术怀有热情，能主动跟踪…
工作职责
参与构建游戏场景下的智能体（AI Agent）系统与多模态内容生成管线，推动交互体验和生产方式的变革。 包括不限于： 智能体与多模态算法创新与应用：研究并实践业界前沿算法，重点聚焦于智能体框架、多模态大模型、工作流构建。将这些技术应用于游戏场景，构建全新的研发体系和用户体验。 高性能模型优化与部署：运用模型量化、剪枝等优化技术，显著降低模型推理延迟与成本，确保AI能力能在游戏环境中高效、稳定地运行。探索分布式计算与硬件特性（如GPU/CPU芯片）的工程结合，突破新技术在复杂游戏场景中的应用边界。 智能体系统交付与整合：为游戏研发流程构建高效的智能体解决方案。完成基于多模态能力的完整技术链路构建及工程化封装，为游戏产品提供强大而可靠的技术支持。
1.游戏美术及UGC工具链搭建与优化：负责搭建高质量的文生图、图生图工作流，同时能结合更多上下游能力构建多智能体协作的AIGC工具链； 2.定制化模型调优：可基于主流图文模型进行LoRA等定制化训练； 3.自动化脚本开发：协助开发自动化训练与推理脚本，参与搭建数据处理、模型打标、LoRA训练、Comfyui工作流自动生成等自动化小工具； 4.跟踪AI前沿技术，能快速学习并部署前沿开源能力。
职位亮点： 加入公司级核心数据智能体 DataAgent 的基建团队，打造"最懂你的数据AI搭子"，让海量数据真正"说话"，直接赋能快手直播、电商、商业化、生活服务、海外等全业务线的数据分析与决策场景；站在大模型与大数据的交叉前沿，构建数据领域的 AI Agent 基础设施——包括多模态意图理解、工具编排调度、SQL智能生成与执行、数据看板解读、AB实验分析、报告自动产出等核心能力，让 AI 真正成为数据从业者的全天候智能助手；直面超高并发与海量数据的工程挑战，设计支撑日均千亿级数据服务调用 + 大模型推理请求融合的 Agent 调度架构，在复杂业务场景中锤炼高可用、高扩展、低延迟的系统架构能力，推动数据平台向智能化全面跃迁。 1、负责 DataAgent 智能体基础设施的核心架构设计与研发，包括 Agent 交互调度引擎、工具注册与编排框架、多轮对话状态管理、意图路由与任务规划等核心模块，为数据分析、数据开发、数据运维等全场景提供坚实的 Agent 技术底座； 2、构建数据领域 Agent 的工具层（Skills/Tools）集成能力，将Hive/ClickHouse/Bleem SQL 执行引擎、KwaiBI看板解读、AB实验分析、Python数据分析等数据服务能力标准化接入 Agent 工具调用链路，实现"问一句数据，全流程自动完成"的一站式体验； 3、设计并实现大模型推理服务与数据服务的融合调度架构，优化 Agent 在高并发场景下的响应延迟与资源利用率，保障多入口（消息号、独立页、KwaiBI/天工侧边栏、AI In Place、Agent as Tool）的全渠道服务体验一致性与稳定性； 4、探索并落地大模型在数据领域的深度应用，包括：自然语言交互式数据查询与分析、SQL智能生成与自动纠错、看板波动归因解读、实验效果智能分析、数据血缘追踪与补数据方案生成、自动化洞察报告与 HTML/Docs 报告产出等，持续提升 DataAgent 的智能化水平与业务价值； 推动 DataAgent 与公司内部生态的深度集成以及 KwaiBI、天工、数据地图、天工IDP 等数据产品内的嵌入式交互能力建设，扩大 DataAgent 的触达范围与使用场景； 5、持续优化 Agent 的数据安全与权限管控机制，确保数据分析过程遵循公司数据权限规范鉴权，分享内容可见范围可控，在智能化与安全性之间取得最优平衡。
1、基于消费信贷的业务特点，结合策略研发全生命周期的各环节需要，设计并研发包括但不限于准入、分层、授信、拦截等环节需要的策略研发工具，提高策略研发速度和精度； 2、综合利用算法&数据&工程能力，借助AI构建风控策略研发智能体，为风控策略专家提供各环节需要的自动化研发、测算、分析工具，沉淀相关工具并构建各种自动化业务流程； 3、与风控策略专家、算法科学家深度合作，基于新一代AI技术，构建具备自迭代能力的风控量化策略研发智能体。
1. 参与AI Infra 基础设施平台或者面向金融、风控、营销、Web3、企业服务等AI应用场景的智能体（Agent）系统的设计、开发与优化； 2. 参与基于大语言模型（LLM）或多模态模型的智能体核心模块研发，包括但不限于任务规划、工具调用、记忆机制、对话管理、推理引擎等， 探索和实现智能体在复杂业务场景中的落地应用，如智能客服、自动化流程、决策辅助、数字员工等； 3. 参与AI Infra 平台系统架构设计和核心技术细节实现，帮助团队攻克各种技术难关，保障和提升平台稳定性; 4. 与算法、产品、数据及业务团队紧密协作，推动智能体系统的全链路端到端交付与迭代； 5. 跟踪前沿技术进展，通过AI Coding 持续提升系统智能化水平与工程效率。