vivoAI架构工程师/专家
任职要求
1、具备扎实的计算机基础，熟悉常用数据结构和算法； 2、5年以上Python后端开发经验，熟练掌握Tornado，Flask，Django等常见框架之一，熟悉asyncio库，熟悉uWSGI、Gunicorn等组件的原理及使用，有C/C++开发及优化经验； 3、了解常用的深度学习框架，比如Pythorch、TensorFlow等，并能基于框架进行推理优化和部署，能独自运用算法训练模型来解决实际问题者优先考虑； 4、对大模型应用开…
工作职责
1、负责大模型业务的服务端架构设计与开发； 2、负责大模型业务的稳定性等基础能力建设，支撑后续服务亿级用户； 3、负责大模型业务的新需求方案设计与开发。
1、负责运营技术 AI 应用的技术选型和方案设计、研发等工作，包括但不限于 Agent 开发、知识库搭建、模型训练等； 2、持续改进运营技术体系下的 AI 应用的架构和工程架构，能够将 AI 应用落地业务场景，优化开发流程、提升交付效率和开发体验； 3、研究前沿 AI 应用技术，跟踪新技术发展并运用到实际项目中。
1. Agent基础框架的建设，包括不限于Multi-Agent、Workflow等，构建和完善大规模多智能体系统的底层基础框架，确保系统的稳定性和扩展性。 2. Agent实验及评测体系、Agent Tracing等能力建设，完善Agent开发、优化的的工具和系统生态。 3. Multi-Agent交互协议设计和开发，实现高效可靠的多智能体交互协议，支持跨Agent的通信和协作。 4. Agent注册、管理、发现能力的架构设计和系统开发，确保不同业务场景下Agent的灵活部署和高效管理。 5. MCP 服务架构设计和开发，负责MCP相关工具的接入、集成和链路管理，实现 AI 资源、工具的接入与整合，支持不同业务需求下的灵活使用。 6. Agent系统及平台的性能优化、架构优化，持续迭代具有高可用性、可伸缩性和易维护性的系统。 7. 跟进技术和行业动态，不断优化和提升大模型Agent的技术框架，支持业务场景下的Agent能力迭代。
【部门介绍】引擎架构部是目前小红书AI Infra核心部门，囊括搜广推、CV、NLP、语音、多模态等主要业务场景。团队主导SOTA AI Infra架构设计与核心模块开发，支撑AI业务在AI前沿场景上规模落地。 【岗位职责】 参与开发下一代超大模型（百亿-万亿级）模型的GPU/NPU/PPU/CPU千卡互联分布式训练和推理框架。 参与开发分布式并行/流水线/通信优化/ZeRO/FSDP工作，消除大规模分布式训练通讯/计算/内存瓶颈，极致优化模型训练和推理的性能。 参与开发Triton，TileLang计算图编译优化或者使用CUDA/cutlass编写高性能算子，将硬件性能压榨到极致，最大化发挥出GPU/NPU/PPU/CPU等异构硬件协同算力。 参与开发/调试用于异构计算全链路的AI编译器，探索基于IR编译优化的片内多部件并行流水线等前沿技术，构建业界影响力。 支撑业界领先的多模态模型在国内最大的生活兴趣社区上落地。
• 负责悟空电商AI架构的整体规划与落地。聚焦于复杂多智能体系统（Multi-Agent System）、通用Skill生态与可视化工作流（Workflow）平台的顶层设计，将AI能力转化为可复用的中台组件和服务。 • 负责电商AI服务端高并发、低延迟、高可用的技术体系搭建。攻克在线推理延迟优化、大模型Token成本控制、长文本/多模态数据处理等底座工程难题，保障大促等极端场景下的业务稳定性。 • 深度参与AI产品从0到1再到规模化推广的全生命周期。协同算法、产品与运营团队，将前沿AI技术转化为能切实提升商家ROI、降低运营成本的商业化解决方案。 • 具备优秀的全栈全局观，能够主导或指导团队快速构建AI能力敏捷验证工具（如内部原型、评测看板等），加速AI业务的实验与迭代效率。 • 持续跟进大模型领域前沿进展（如MCP协议、最新多模态、Agentic Workflow等），结合电商场景进行技术储备；指导初中级工程师，提升团队整体在AI工程化领域的认知与作战能力。