高德地图高德-AI Agent-全栈工程师
任职要求
1. 具备较强的计算机基础和编码能力 2. 对大语言模型（LLM）、Agent、RAG 等 AI 核心技术有深入的理解和浓厚的兴趣，并热衷于将这些技术应用于实际产品。 3. 具备出色的业务理解能力、逻辑分析能力和快速学习能力，善于沟通协作，能驱动跨技术栈、跨团队的项目落地。 4. 拥有强烈的责任心和团队意识，能承受一定的工作强度，以结果为导向。 优先考虑 1. 有 Coze, Dify, LangChain, LlamaIndex 等 AI Agent/应用开发平台的使用或二次开发经验者。…
工作职责
我们正在构建面向未来的 AI Native 基础设施——让大模型、智能体（Agent）与多模态能力真正运行在亿级用户的设备上，实现"听得懂、看得清、做得对"的智能出行体验。你将参与定义下一代人机交互形态：AI 不仅能理解用户模糊的自然语言，还能结合地图、图像、语音、位置等多维信号，在设备端安全、高效地完成复杂任务。 我们关注生成式 UI（Generative UI）、多模态交互、多模态通信等前沿方向，探索如何让智能体真正"看懂界面、操作服务、闭环交付"。 加入我们，你将参与： 1. AI 能力集成：构建和迭代 AI Agent 工作流（Workflow）与开发平台，沉淀通用能力，让 AI 创新的速度更快。 2. 智能体与系统协同：构建智能体协同机制，支持生成式 UI（如 A2UI）能力的安全执行、用户授权与操作回放- 赋能"一句话完成复杂任务"等场景，实现端到端的自动化任务执行 3. 多模态交互系统：实现端侧多模态交互与通信能力，高效处理语音、图像、轨迹、传感器等异构信号，优化端云协同的数据通路，平衡延迟、带宽与用户体验 4. AI 资源调度与性能优化：构建统一的端侧 AI 资源调度系统，管理模型加载、缓存、权限与资源隔离，保障稳定性与隐私合规 5. 技术前沿探索：持续追踪端侧 AI 技术演进
1、端到端功能建设及交付：参与点点（Dots）AI 对话应用的全栈功能研发，熟练借助 AI 编程工具（如 Claude Code、Cursor、Codex 等）实现人机协同编程，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。 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、多样 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，构建支撑千万级并发的流式消息分发与路由系统（基于 SSE / WebSocket / gRPC 等协议）；推进微服务系统容量规划、全链路追踪（Trace）与性能瓶颈调优。 4、大前端与跨端交互体验攻坚：具备跨端视野，深度参与大前端（iOS / Android / Web / RN）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 任务的不确定性与不可靠性，设计并实现健壮的工程兜底机制，构建高可用的服务架构，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。
1、端到端功能建设及交付：参与点点（Dots）AI 对话应用的全栈功能研发，熟练借助 AI 编程工具（如 Claude Code、Cursor、Codex 等）实现人机协同编程，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。 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、多样 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，构建支撑千万级并发的流式消息分发与路由系统（基于 SSE / WebSocket / gRPC 等协议）；推进微服务系统容量规划、全链路追踪（Trace）与性能瓶颈调优。 4、大前端与跨端交互体验攻坚：具备跨端视野，深度参与大前端（iOS / Android / Web / RN）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 任务的不确定性与不可靠性，设计并实现健壮的工程兜底机制，构建高可用的服务架构，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。
1、全栈开发：负责大模型应用的前端界面与后端服务开发、数据库设计与优化； 2、Agent能力构建：主导AI Agent的开发全流程，包括多模态大模型接入、RAG优化、流程编排及工具调用等核心能力的实现； 3、系统架构设计：设计可扩展的Agent系统架构，确保系统的高并发与分布式处理能力； 4、技术落地：参与需求分析和技术选型，推动Agent技术在业务场景中的落地。
1、参与可灵 AIGC 生态产品矩阵的应用设计、开发与优化； 2、负责跟进和探索AI Agent领域最新的技术和趋势，结合具体业务场景，给出工业化落地方案； 3、设计并实现高性能、高并发、高可用的系统架构，解决海量多媒体数据处理、模型推理等工程挑战，持续优化系统性能与稳定性。