vivo AI助手架构师/开发工程师
任职要求
1、3年以上Android App类开发经验，有完整项目开发和优化等相关经验者优先； 2、工作责任心强，积极主动，思路清晰有条理，有良好的团队协作精神； 3、熟悉Android内存调试、性能优化、JE/ANR/NE问题分析处理工作； 4、具备良…
工作职责
1、负责AI助手应用开发维护以及适配工作； 2、负责AI助手应用软件设计、开发、维护和优化工作、编码与测试，开发文档编写； 3、解决产品在使用过程中遇到的各类问题； 4、跟进研究行业内技术动向，做好相关产品的技术规划和预研，保证公司产品的技术领先性。
1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。
1、基于大语言模型（如Qwen、DeepSeek）开发房产领域C端AI应用，包括智能选房助手、购房政策解读、楼盘分析等场景。 2、搭建LLM应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），实现意图识别、RAG检索、内容整合等核心能力。 3、设计支持海量数据场景下的RAG架构，支持房源、楼盘、行情、政策等内容的RAG化，并且达到C端召回准确率要求。 4、开发自动化评估工具，量化RAG系统和联网数据在召回率、错误率、幻觉率、响应延迟等指标并设计方案持续调优解决。
我们是一个专注于AI Coding方向的充满活力和创业精神的创新业务团队，致力于通过智能化代码生成和开发工具重新定义软件开发体验。随着AI Agent技术的快速发展，我们正在寻找优秀的AI Agent研发工程师加入团队，共同构建下一代智能编程助手和自主代码开发系统，一起在AI驱动的编程革命中创造历史！ 1、参与设计、开发和实现AI Agent，构建具备代码理解、生成、调试和优化能力的自主编程代理系统，并能适应特定用例和环境； 2、从事AI领域相关算法研究及算法的工程化实现，以提升Agent能力（推理、规划、记忆、工具使用）； 3、设计和实现高效的AI算法，为代码自动生成、智能补全、bug检测等场景提供技术支撑； 4、参与设计多智能体协作架构，实现复杂编程任务拆解与分布式执行，提升AI Coding的质量及效率； 5、持续跟踪AI Agent、大模型、代码生成等前沿技术发展，推动团队技术水平提升。
1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现 • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等 3、稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠 • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能 4、技术预研 • 跟踪和了解新的产品技术和趋势，根据业务需要提供新的技术支持和建议。 5、技术规划 • 理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。